去年兩會期間百度CEO李彥宏提出的關(guān)于“AI尋人”的提案引起社會的廣泛關(guān)注。前不久在百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏再次分享了通過人工智能尋找走失親人的真實案例，憑借一張照片，一對老人在志愿者幫助下找回了走失8個月的兒子，而這背后的技術(shù)平臺就是百度與民政部合作的一個基于人臉識別技術(shù)的百度尋人平臺。
其實，類似的尋人平臺并不少見，全國范圍內(nèi)，以民政部、救助站為首的公益機構(gòu)以及民間志愿組織，大部分都有開通PC或手機APP應(yīng)用的尋人平臺。如影響力較大的有全國救助尋親網(wǎng)，也是百度合作的第一家AI尋人平臺，還有福建省公安廳與騰訊互聯(lián)網(wǎng)+合作事業(yè)部聯(lián)合發(fā)布的“牽掛你”防走失平臺等等，還有我們?nèi)粘Ｔ谛侣効蛻舳顺？吹降念愃啤半S手拍”等平臺，這些都是針對人員走失找回的公益平臺，各大平臺由于后臺的技術(shù)支持方不一，因此，找回的技術(shù)方式和流程也不盡相同，不過，核心的技術(shù)架構(gòu)普遍采用的是人臉識別+大數(shù)據(jù)。
隨著人工智能技術(shù)的日趨成熟，其在各領(lǐng)域的應(yīng)用也逐步落地，驅(qū)動了多應(yīng)用領(lǐng)域走向智能階段，其中人臉識別更是以其技術(shù)的通用性，快速顛覆了包括公安抓捕嫌疑人、人員走失找回等原有應(yīng)用體系的工作流程，輔以大數(shù)據(jù)運作平臺，系統(tǒng)的識別率和海量數(shù)據(jù)的檢索能力都得到質(zhì)的提升，可大大提高目標(biāo)人員信息匹配的準(zhǔn)確率，這也是當(dāng)前AI尋人的真實現(xiàn)狀。包括百度、騰訊等在內(nèi)目前都已是相關(guān)AI尋人平臺背后的人臉識別技術(shù)提供方。
根據(jù)最新的數(shù)據(jù)顯示，百度尋人平臺日均用戶調(diào)用人臉識別功能超過200次，90%以上相似度占到1/10。騰訊優(yōu)圖合作的防走失平臺則在成立后短短的3個月時間里成功找回124名走失人員。如果用原始的人眼查看的方式，遠(yuǎn)達不到如今的數(shù)據(jù)值。
影響AI尋人成功率的兩大因素
AI尋人指向的是兩大要素，一是人臉識別的精準(zhǔn)度，二則是人臉庫的數(shù)據(jù)量。
人臉識別技術(shù)
首先我們來了解下人臉識別本身的技術(shù)。在人工智能技術(shù)的持續(xù)的進化下，人臉識別的準(zhǔn)確率也在逐漸提升，我們已經(jīng)能看到有多家企業(yè)在國際權(quán)威人臉識別數(shù)據(jù)庫LFW上刷新紀(jì)錄的消息，實驗室的數(shù)據(jù)高達99.5%甚至往上，這是人臉識別技術(shù)應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)中的基礎(chǔ)，我們也為此感到高興。
影響人臉識別的因素有很多，其中影響人臉檢測的因素有：光照、人臉姿態(tài)、遮擋程度;影響特征提取的因素有：光照、表情、遮擋、年齡，模糊是影響人臉識別精度的關(guān)鍵因素。而在跨年齡人臉檢測中影響因素更多。
一般而言，在跨年齡階段人臉識別中，類內(nèi)變化通常大于類間變化(不同人相似年齡的照片的相似度有時比同一人不同年齡段的照片相似度更高)，這造成了人臉識別的巨大困難。同時，跨年齡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以收集，沒有足夠多的數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難學(xué)習(xí)到跨年齡的類內(nèi)和類間變化。
針對這些技術(shù)難點，目前相關(guān)技術(shù)提供商均在通過優(yōu)化算法以及加大對模型的訓(xùn)練來尋求突破，我們也能從相關(guān)的資訊中了解到人臉識別監(jiān)測精度的發(fā)展進度，它們的落地領(lǐng)域包括應(yīng)用最為廣泛的安防監(jiān)控以及金融、商業(yè)應(yīng)用等領(lǐng)域。
人臉庫的數(shù)據(jù)共享問題
從尋人平臺的操作流程來看，用戶只需上傳一張要查找人的照片，系統(tǒng)會自動進行人臉比對，然后按照人臉相似度生成一張查詢結(jié)果頁面，供用戶再次確認(rèn)。這個過程中，系統(tǒng)采用的是靜態(tài)人臉比對的方式，通過目標(biāo)人的人臉照片和數(shù)據(jù)庫中的人臉進行比對。因此，人臉匹配的幾率，其實和數(shù)據(jù)庫中人臉的數(shù)據(jù)量有很大關(guān)系，人臉庫中的照片來自于各地方救助站、公安、民政局以及隨手拍等渠道提供的數(shù)據(jù)，據(jù)相關(guān)資料了解，目前全國2000多個救助站有共3萬多條走失人員數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)僅僅是救助站的數(shù)據(jù)，還不包括公安部門的數(shù)據(jù)，當(dāng)然還有來自民間的隨手拍的數(shù)據(jù)甚至街頭巷尾視頻監(jiān)控抓拍的人臉數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)分散在不同的尋親平臺，目前還沒有一個系統(tǒng)可以統(tǒng)計到所有的具體失蹤人口的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共享問題也極大地影響著當(dāng)前尋人找回的成功率。
數(shù)據(jù)共享問題涉及到方方面面，這方面的建設(shè)也不能一蹴而就，相比于早前傳統(tǒng)的方式，近兩年的人工智能技術(shù)已經(jīng)推動了人員走失找回方式的重大變革， AI尋人需要循序漸進，我們也期待在技術(shù)的推動下，更多走失的親人可以重回溫暖的家，這需要社會各方的努力!
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作者：汪琴麗
