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AI 学会人脸辨识,是走失儿童的救星,还是监控人民的利器?

2020-06-06 热度608
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AI 学会人脸辨识,是走失儿童的救星,还是监控人民的利器?

孩子丢了,一定是整个家庭的噩梦。

我们最大的幸福莫过于拥有一个团团圆圆的家。但世界上,却有太多因为儿童丢失而破碎的家庭。

看完讲述找寻失蹤儿童的现实题材电影《亲爱的》,片中人物跑遍大半个中国的寻子故事让人触动,但我们还远不能体会那种丢失孩子带来的巨大疼痛感与绝望感。

除了片中的田文军和鲁晓娟,现实生活中,每天都在发生这样的事。相关数据统计,中国每年的失蹤儿童大约有 7 万人,而能够找回来的大概只佔 5%。

技术的温度,从未这幺近过

当人们对此类事件束手无策时,AI 的出现就像是横空出世的英雄,让那些丢失了孩子的家庭得到一丝慰藉和依託。

技术从来都不是高冷的,因为技术往往可以由冰冷生涩的程式码转化成极富魔力的温度;「技术」也从来不是无用的,除了下围棋,科技网路企业正在努力用 AI 改变最普通人的生活。

今年的两会上,李彦宏就给出提案,建议用 AI 和大数据技术帮助寻找丢失儿童。

而这份提案很快就有了一些突破,在不久前「最强大脑」的舞台上,百度人工智慧机器人「小度」对一组幼童照片进行数据分析后,成功识别出来到现场的 20 年后的成年人,在这个过程中,百度共展示了三个维度的 AI 技术,包含图像检索、人脸跨年龄识别和人脸跨代识别。

雷锋网了解到,除了在「舞台」上,百度利用此技术已经让 6 岁被拐的付贵在丢失了 27 年之后成功找到了亲人。

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付贵于 1984 年在重庆出生,1990 年 10 月 16 日于重庆市石柱县大歇镇丢失,后被拐到福建。今年 3 月,百度将人工智慧的跨年龄人脸识别技术应用于寻找走失儿童中,超过 6 万条寻亲图片数据接入百度跨年龄人脸识别系统进行对比评测,通过对孩子与父母上传的照片做比对,初步筛选出 30 例疑似案例,付贵就在其中。4 月 1 日,付贵及双亲的 DNA 比对成功。被拐 27 年后,付贵终于成功寻亲,成为首例借助百度人工智慧技术成功寻亲的案例。

百度 AI 平台部产品经理杨抒含介绍说,本次「寻亲」的成功看似简单,背后却需要从算法到筛选、标注等各项技术支持。该项目集合了百度 IDL、AIP、AIQA 等多个部门的十几位技术人员加入,成立了「AI 寻人」虚拟团队。然后从人脸照片上,提取所有的面部特徵(眉毛、眼睛、鼻子、脸型轮廓等),把这些特徵换算成不同维度,并给每个维度配比上不同的权重。当两张照片进行对比时,会针对每个维度挨个对比,得出每个维度的相似度得分,再根据每个维度的权重比例计算出总体的匹配度得分,给出两张脸的相似程度。

IDL 主任林元庆表示,影响人脸识别的因素有很多,跨年龄人脸识别困难更大。为此,百度深度学习研究院採用度量学习的方法,并用大规模人脸数据训练好的模型作为底座,然后用跨年龄数据对他做更新。百度人脸测试集有 2 百万人的 2 亿张图片作为训练样本数据。林元庆透露,百度目前跟公安部也有合作,希望帮助更多的走失儿童早日回家。

国外科技公司也有所行动

除了百度,微软在这块也有所行动。

2015 年,微软开发了一个可以帮助寻找中国走失儿童的应用程序。该应用程序通过微软人脸识别应用程序编程接口 (API) 寻找走失儿童。API 是一项基于微软智能云的服务,它可以对人脸图像进行扫瞄,利用先进算法确定两张人脸图像是否为同一人。这个工具拥有高达 152 层的深度神经网络,从而能在数万张的照片库中做到秒级检索;能分析 27 个不同的人脸面部特徵,因此即使拍摄角度不同、面部表情各异,程序也能从许多张照片中準确识别相似图片,即使用肉眼也难以辨别的图片。

目前,微软已经用其找到一些丢失儿童。其中一个男孩已经走失了三年,通过该软件,于今年 5 月 18 日在福州市离家 50 公里的救助站里被找到。

大规模应用还要几年

如果说,目前利用人脸识别技术寻找失蹤儿童已经有一些成功案例,那幺该技术的大规模应用要需多久?另外,现在基于 AI 寻人的技术前提是需手动上传照片,如果利用摄影机实时捕捉人脸,自动上传鉴别的难度是否会更大?

对此,大华股份平安城市解决方案的高级 SA 周川谈了一下他的看法。在周川看来,儿童走失是当今社会影响民生稳定的重大问题,无论是出于个人疏忽,还是有意拐骗,对于遗失儿童的家庭这都是极其惨痛的噩耗。

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人脸识别作为一种新兴的智慧分析技术,正在公共安全领域不断得到应用。但他同时补充说,其实自人脸识别提出至今,尚没有一套完整、成熟的人脸系统可以提供全方位的採集服务,并且人脸算法在不同人种以及人员年龄等方面的研究尚在进行中,而对儿童的脸部特徵分析的算法训练也还不足, 若要说能轻鬆应对儿童找回的问题,是不实际也是不负责任的。

「但可以利用现有技术为寻找走失儿童提供一些帮助。」他紧接着说道。

在儿童走失这一问题上,存在两个关键角色,一个是受害人,也就是走失儿童;另一个是加害人,也就是我们常说的人口贩子。

一、针对犯罪嫌疑人。作为儿童走失问题的加害者,人贩子一般具有以下特点:

    1、经常出入儿童较多的场所(如妇产医院,儿童游乐场所等);2、人贩子大多是成年人,面部特徵成熟;3、人贩子存在一定比率的前科人员。

    针对这些特点,人脸识别技术可以依託其精準的智慧识别算法,在适用的场合为办案人员提供帮助。这里需要考虑事前、事中、事后三个环节。

    二、 针对走失儿童。作为受害人,儿童分为两个年龄阶段:

      1、婴幼儿,缺乏脸部图像数据,且面部特徵较不明显,容易混淆;2、3 岁以上儿童,大多有脸部图像数据,行动能力较强,面部特徵较明显。

      首先,相关各方应该建立走失儿童资料库,将走失儿童的个人讯息,包括人脸图汇入其中。当儿童走失时,针对婴幼儿,可以将影像资源进行结构化提取,通过家人描述的特徵(如小孩穿着衣服的颜色等)与影像中的结构化数据进行比对,从而为寻找婴儿提供线索;针对 3 岁以上儿童,除了结构化特徵数据的比对,还可以利用人像关卡即时比对,来寻找走失儿童轨迹。

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      他强调说, 现在人脸识别技术对于成年人的即时比对已经比较成熟 。要快速精準的定位人员,还需要进行人像抓拍设备的增点建设,做到点、线、面结合,把面铺广,建立起大而全的人像天网。人口贩子在犯案后往往也较为警觉,如何设置一些关键的管理关卡也将是需要考虑的问题之一。

      但他同时坦承,隔代、模糊等複杂场景由于原有数据质量较差,这方面图像的比对效率在目前学术界中依然是个难题。不过学术界也在不断优化算法,相信未来应该可以获得突破。虽然现有人脸技术还无法完全应付走失儿童找回问题,但是在不远的将来,通过算法的优化以及技术演变,人脸识别有能力成为处理该问题的利器之一。

      之后,周川还谈了一下该技术的大规模应用。他认为, 该技术距离大规模应用的时间至少还需要 2 到 3 年 。

      主要有两大难点。

      除了大华股份周川外,宇视行业产品线总工汤立波也对此技术的应用作出评价。

      在他看来,如果该技术最终能大规模应用的确很有意义,它能够帮助到很多家庭重拾幸福。他同时也和雷锋网介绍了人脸识别应用于寻找丢失儿童的相关技术和难点。在他看来,基于人脸识别技术寻找走失儿童与传统所见的人脸识别技术相差无几, 唯一的特殊性是跨年龄段识别,而这需要调整某些面部细节参数的权重。

      他解释说,人脸识别从技术原理上来说,正常情况下在照片中找到人脸的主要器官例如眼睛、嘴巴、鼻子、三角区等,再对这些器官部位进行特徵化处理并比对。我们知道,人脸每个部位的特徵在不同的年龄段,以及在体重变化等情况下,是会有不同程度的变化的。所以如果用人脸识别技术来寻找丢失儿童,就需要通过机器学习去调整相关不同部位的比重,从而可以更精準的识别不同年龄段的照片。

      而后,宇视行业产品线总工还谈了一下对百度、微软的寻人案例的看法。

      他认为,目前还无法通过百度、微软的寻人案例判断这两家公司的算法成熟度。

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      另外他也谈到的该技术的大规模应用。在他看来,这个技术从技术準备度来说已经相对成熟,但在实际应用中还存在诸多困难,主要包括两点:

        一、要训练更好的算法,必须收集足够多的样本,跨年龄段最大的瓶颈和难点就是拿不到每个人不同年龄段成组的照片进行训练;二、从建设角度来看,目前还不清楚是政府单独实施还是和机构一起合作解决这个问题。谁来建设,谁来使用,谁来维护,这些都是问题。

        综合以上两点, 对于短期内此技术的大规模应用还持怀疑态度。

        除了两家安防巨头,安防资深专家朱明初教授也和雷锋网 (公众号:雷锋网) 交流了一下他的看法。

        他透露, 其实这个项目由来己久,主要用到多维动态人脸识别技术 ,目前一些顶尖公司的识别技术已经可以解决跨年龄识别问题,但识别率相较传统识别会低一些;另外,公安部已经建立了走失儿童人脸信息库。但他同时表示,大规模应用还不可行。一方面儿童丢失后拣到儿童的一方不报案或藏起来,则得不到人脸信息,无法比对;另一方面,大量布控会产生天量费用。总而言之, 技术上没难点,难在落实上,这需要全社会参与进来,数年内推广到基层应用比较困难 。

        如果技术普惠于民,应该得到掌声

        从以上三位专家的论述中,我们知道,该技术针对成年人的面部特徵识别已经非常成熟,但应用在婴幼儿群体,还需要建立相应数据库,方便后期比对。从这来看, 除了企业努力攻克技术难关外,还需要政府相关部门作出努力。

        目前,人脸识别技术作为 AI 落地的重中之重,已经在很多行业中得到应用。也许,除了微软、百度外,未来会有更多科技公司都可以利用基于 AI 等技术解决各类社会难题。

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