人臉識別：讓逃犯無處遁形

據悉截止到2019年上半年，警方在張學友的演唱會上共抓捕了80多名在逃人員，因而張學友也被網友們戲稱為“逃犯克星”。張學友演唱會為何頻頻成為逃犯們逃亡的“終點”？“逃犯克星”的稱號更多的是網友們對于張學友的個人魅力和號召力的調侃與肯定，但這些成功抓捕背后真正的功臣是公安機關所采用的人臉識別技術！

人臉識別（Face Recognition）是一種根據人的面部特征，進行身份識別的生物識別技術，也被稱為人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。一個典型的人臉識別系統通常包含人臉檢測、人臉對齊、人臉特征提取和人臉分類四個部分。攝像頭捕捉到的畫面通常來說比較復雜，包含了大量的環境信息，所以人臉檢測的目的是要從攝像頭捕捉到的復雜畫面中將人臉識別并標記出來，如圖中的矩形方框所示；捕捉到的人臉通常來說不會像證件照那樣“標準”，總是正對著你，有的可能低著頭、有的可能看著遠方、有的可能正側著頭，為了方便后面提取人臉特征，需要對捕捉到的人臉進行對齊，也即將所捕捉到的人臉進行統一的姿態校正，調整為一張張豎直的“證件照”；接下來便可以從這些捕捉到的“證件照”中提取人臉特征，人臉特征提取的過程簡單來說就是將攝像頭捕捉到的人臉圖像轉換為計算機可以直接處理的數據格式后（通常為像素值向量），使用深度學習技術自動從原始像素值向量中提取有效特征，從而對不同人臉的特點提供更正確的描述；最后，將獲取到的不同人臉的特征向量送入分類系統中進行分類或者對比識別。

人臉識別技術需要海量的底層視頻數據作為支撐，“天網”國家工程則正好為人臉識別提供了海量高清的視頻數據。自2004年公安部啟動“科技強警示范城市建設”以及2005年啟動“3111試點工程”以來，全國范圍內已擁有2000多萬個視頻攝像頭，已建成全世界最大的監控網絡。作為“天網”工程的延伸，“雪亮”工程則將為滿足治安防控和管理需要的視頻監控系統延伸到了各個縣、鄉、村。目前，這些系統還在進一步的完善中，這些系統的不斷完善為國家的治安防控、防暴反恐提供了強有力的支撐，能更好地對犯罪行為進行實時追蹤。

近年來，人工智能、深度學習的興起推動了人臉識別技術的發展，深度學習技術被廣泛應用到人臉識別任務中，大大提高了識別的準確率。目前，人臉識別在金融、醫療、城市安防、新零售和酒店管理等領域都取得了廣泛的應用。比如農行和招行推出的ATM刷臉取款、國內部分高校食堂推出的刷臉支付。張學友演唱會上抓捕逃犯則是人臉識別在城市安防領域應用的最好例子：逃犯們不遠千里驅車來看學友的演唱會，剛踏入演唱會現場便被“天網”識別了身份，還未來得及為偶像歡呼便已被趕到的公安民警抓捕歸案！

隨著國家“天網”工程和“雪亮”工程的逐步完善，以及人臉識別、人工智能等技術的不斷進步，在不遠的將來壞人們將更加無處遁形！