【视频】天网的人脸识别是如何抓到逃犯的?

是什么让AI在复杂的环境中,面对种种干扰,依然可以精确确认特征,快速批量的辨识比对,找出我们要找的人呢?

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文 | 中国科普博览

AI人脸识别系统有两大用途

面部验证——比如机场安检的人脸识别,手机上的3D人脸识别,目的就是看你和身份证、护照上的人,是不是同一个人。

面部辨识——比如演唱会现场的安防系统逃犯识别,目的是从很多很多人中,找出目标。

AI是怎么在现场辨认出逃犯的呢?

首先,系统里已经存储了目标任务的面部图像。然后AI会像我们观察、记忆一样,从图像中提取面部特征,并存储在数据库中。最后,也是最关键的一步,当有人经过安防系统,摄像头捕捉面部图像并输入系统,AI会提取面部特征,和数据库中的目标图像做对比,相似度太高的时候——犯人就是你了!

拍照很简单,两张明确的照片放在一起,单纯的让人工比对也很简单。

但,是什么让AI在复杂的环境中,面对种种干扰,依然可以精确确认特征,快速批量的辨识比对,找出我们要找的人呢?

收到图像后,AI需要先进行面部检测——判断输入的图像中,是否有人脸。

如果包含人脸,就定位人脸在整张图像中的位置,并进行裁剪和对齐。

然后需要进行预处理,演唱会现场纷乱嘈杂,需要对图像进行标准化,去除光照变化的干扰。

接下来,深度学习大展身手,进行特征值提取,找出图像中可区分的特征,并降维来让计算变得相对简单,最终实现分类——将输入的图像确定为某一个人。

在测试中,AI使用深度学习的方法,辨识已经较准确,那些被抓捕归案的逃犯,正是最好的证明。

这就足够了吗?

不!随着人们的不断研究,人脸识别的发展日新月异。一方面,安检系统虽然大多还是采用监视摄像头来捕捉图像,但苹果手机已经开始通过结构光激光散斑原理来获取人脸3D图像,更高级别的安监系统甚至会使用多传感器图像融合技术,将可见光和不可见光图像都输入系统。

更重要的是,随着大数据和深度学习技术的发展,AI人脸识别系统已经能够对一闪而过的动态人脸进行识别、分析和处理;对于戴帽子、带墨镜、戴口罩这种假装明星出门妆的伪装面部识别,虽然难度高,但通过对面部关键点的识别并结合深度学习方法,依然能够找到有效途径解决。

天网恢恢,疏而不漏,抓捕逃犯的“天网”系统,正是借助不断发展的AI人脸识别技术,成为演唱会现场的“神捕”,精确找到每一个目标,让罪恶无处遁形,默默的保护着我们每个守法公民。

除了天网系统,人脸识别其实也已经融入了我们日常生活的多个领域,为我们提供了舒适安全便捷的智能生活环境。

出品:科普中国

制作:换脸识别

监制:中国科学院计算机网络信息中心

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