人脸识别系统刚上阵 便揪出潜逃两年的网上逃犯

2018-01-29

2017年,是人工智能应用爆发性发展的一年,作为人工智能领域的佼佼者,人脸识别技术也凭借着自身的优势在2017年交出了一张成绩斐然的答卷,悄无声息地改变我们的日常生活。

不过,在生活中我们常见到的“刷脸”应用仍是以静态人脸识别为主。比如iPhone X的刷脸解锁、支付宝的刷脸支付、火车站的刷脸检票,飞机场的刷脸登机以及刷脸取快递、刷脸吃饭、刷脸签到等等。其实,动态人脸识别技术虽然落地应用不及静态丰富,但它却是安防领域的得力助手,始终在自己的位置上默默地发挥着自己的作用。

人脸识别,刷脸

众所周知,人 流量多的公共场合,经常会在角落安装监控设备。过去,这些监控设备仅仅用于记录现场实时发生的状况,随着人脸识别技术的成熟,监控设备便成了一个能自动识人的系统。这不,绍兴市前不久刚在高铁新城区安装了“人脸识别”系统,近日,该系统便于茫茫人海中揪出了一名潜逃两年多的犯罪嫌疑人。

人脸识别系统人海中抓逃犯

据了解,该系统能够自动捕捉动态影像,通过数据库进行比对,当比对结果达到一定的相似度,系统便会立即通过电脑指挥系统进行报警。1月15日,系统在一次抓拍中发现,以为路人与2015年警方网上追逃的挪用公款嫌疑人相似度极高,便发出了预警。民警仔细甄别分析后,发现此人就是该逃犯。随即加紧分析研判,掌握了此人的日常活动踪迹,进行蹲守,终于将嫌疑人绳之以法。

人脸识别,刷脸

据民警介绍,该系统极大的提升了识别效率,经海量数据分析后,可以在茫茫人海中精确辨识出犯罪分子并发出预警,因此刚刚安装上不久就发挥了作用。

公安大数据对人脸识别技术的要求

当然,该系统能够这么快速的出成绩,还得益于大数据的支持。不过,公安大数据应用背景给人脸识别技术带来机遇的同时,也对人脸识别技术提出了更高的要求。随着数据库的扩增,一些传统的技术瓶颈逐步显现,响应速度越来越慢,这也是技术上亟待解决的问题之一。

据不完全数据统计,目前全国每年需要存储的数据量高达3.3EB,这一数量级无疑是一个巨大的挑战,况且,人脸识别视频监控方面还面临着光线、角度、姿态、遮挡等一系列因素的影响。这些都是公安大数据对技术方面提出的要求。

人脸识别,刷脸

据厦门云脉专家介绍,结合视频监控和人脸识别,实现犯罪嫌疑人的快速识别和实时布控,是提高视频监控效率的一条重要途径。以往,在公安传统侦查工作方式中,照片比对只能依靠人工方式进行,工作量巨大、速度慢、效率低下。尽管目前的人脸识别技术还不够完美,但它所具备的高速自动识别能力已经能够在很大程度上将公安、安全部门从以往的“人海战术”中解脱出来了。

一直以来,厦门云脉都是人工智能领域的佼佼者,近年来来专注于研究人脸识别技术,并将其与公司自主研发的OCR技术相结合推出了一系列适用于各个行业的解决方案,在业内备受好评。

机遇与挑战就是一对离不开的双生兄弟,人脸识别技术想要把握住安防领域带来的机遇,自然需要做好准备迎接挑战,相信,随着技术的不断发展成熟,人脸识别会成为安防领域不可或缺的得力助手,并协助维持一个稳定的社会。

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