人臉識別系統剛上陣 便揪出潛逃兩年的網上逃犯

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2017年，是人工智能應用爆發性發展的一年，作為人工智能領域的佼佼者，人臉識別技術也憑借著自身的優勢在2017年交出了一張成績斐然的答卷，悄無聲息地改變我們的日常生活。 不過，在生活中我們常見到的“刷臉”應用仍是以靜態人臉識別為主。比如iPhone X的刷臉解鎖、支付寶的刷臉支付、火車站的刷臉檢票，飛機場的刷臉登機以及刷臉取快遞、刷臉吃飯、刷臉簽到等等。其實，動態人臉識別技術雖然落地應用不及靜態豐富，但它卻是安防領域的得力助手，始終在自己的位置上默默地發揮著自己的作用。 眾所周知，人 流量多的公共場合，經常會在角落安裝監控設備。過去，這些監控設備僅僅用于記錄現場實時發生的狀況，隨著人臉識別技術的成熟，監控設備便成了一個能自動識人的系統。這不，紹興市前不久剛在高鐵新城區安裝了“人臉識別”系統，近日，該系統便于茫茫人海中揪出了一名潛逃兩年多的犯罪嫌疑人。 人臉識別系統人海中抓逃犯 據了解，該系統能夠自動捕捉動態影像，通過數據庫進行比對，當比對結果達到一定的相似度，系統便會立即通過電腦指揮系統進行報警。1月15日，系統在一次抓拍中發現，以為路人與2015年警方網上追逃的挪用公款嫌疑人相似度極高，便發出了預警。民警仔細甄別分析后，發現此人就是該逃犯。隨即加緊分析研判，掌握了此人的日常活動蹤跡，進行蹲守，終于將嫌疑人繩之以法。 據民警介紹，該系統極大的提升了識別效率，經海量數據分析后，可以在茫茫人海中精確辨識出犯罪分子并發出預警，因此剛剛安裝上不久就發揮了作用。 公安大數據對人臉識別技術的要求 當然，該系統能夠這么快速的出成績，還得益于大數據的支持。不過，公安大數據應用背景給人臉識別技術帶來機遇的同時，也對人臉識別技術提出了更高的要求。隨著數據庫的擴增，一些傳統的技術瓶頸逐步顯現，響應速度越來越慢，這也是技術上亟待解決的問題之一。 據不完全數據統計，目前全國每年需要存儲的數據量高達3.3EB，這一數量級無疑是一個巨大的挑戰，況且，人臉識別視頻監控方面還面臨著光線、角度、姿態、遮擋等一系列因素的影響。這些都是公安大數據對技術方面提出的要求。 據廈門專家介紹，結合視頻監控和人臉識別，實現犯罪嫌疑人的快速識別和實時布控，是提高視頻監控效率的一條重要途徑。以往，在公安傳統偵查工作方式中，照片比對只能依靠人工方式進行，工作量巨大、速度慢、效率低下。盡管目前的人臉識別技術還不夠完美，但它所具備的高速自動識別能力已經能夠在很大程度上將公安、安全部門從以往的“人海戰術”中解脫出來了。 一直以來，廈門都是人工智能領域的佼佼者，近年來來專注于研究人臉識別技術，并將其與公司自主研發的OCR技術相結合推出了一系列適用于各個行業的解決方案，在業內備受好評。 機遇與挑戰就是一對離不開的雙生兄弟，人臉識別技術想要把握住安防領域帶來的機遇，自然需要做好準備迎接挑戰，相信，隨著技術的不斷發展成熟，人臉識別會成為安防領域不可或缺的得力助手，并協助維持一個穩定的社會。