让宝贝回家

　　回顾：

　　关键词：【人脸识别】

　　人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。这个技术可以用于解救被拐儿童的照片对比工作，大大减少志愿者的工作量，并提升志愿者的工作准确度。

　　去年春节期间（2011年2月），“随手拍解救被拐儿童”的微博(http://weibo.com)“打拐”活动成为一个值得关注的公共事件。网友们用手机拍下路上遇到的疑似被拐卖的乞讨儿童照片发到网上，这些零散的自发活动，与公安部门、媒体、人大代表及政协委员等社会力量结合在一起，迅速形成舆论焦点，找到了一些被拐儿童。

　　解读：

　　在前几天的“未来光锥”科普活动中，中科院自动化研究所生物识别与安全技术研究中心主任李子青开了一个工作坊。一名现场观众站到他面前，先让他用手机拍下一张基准照片上传入云存储的数据库平台里。随后，他再给那名观众拍一张照片上传，几秒钟后，就能获得云存储平台返回的跟这张照片最匹配的几张照片，那名观众的基准照必然排在最匹配照片的第一位。为考验人脸识别技术的可靠度，现场观众在拍完一张照片时，有挤眉弄眼做怪相甚至闭上眼睛的，但这都不影响人脸识别系统把这个人的基准照片从数据库中提出来，排到相匹配度第一位。

　　这种使用手机等手持式终端的三网融合的人脸识别系统，已经达到国际先进水平，其核心人像比对引擎在北京奥运、上海世博以及深圳边检通关中已得到实际验证。将这种人脸识别技术用于打拐时，至少有以下两大好处：一是隐蔽方便，发现可疑迹象时，路人用手机即可随手拍摄，不易被察觉。二是反应迅速，从上传照片，到获得数据库中的反馈结果，不超过10秒钟。也就是说，一旦数据库完善起来，不足10秒钟，志愿者就可以确认自己的怀疑是否准确，从而决定是否需要报警处理。

　　“人脸识别软件能将识别范围缩小，把不可操作的事情变得可操作。”李子青说，“当一张图片输入后，软件会根据相似指数，将数据库中的图片按相似程度顺序排列，根据你的要求提供前5名或前10名，甚至前100名相似者，之后再由人工进行二次对比。”

　　对人脸识别技术来说，光照、姿态、表情、年龄这几类不同因素会影响该技术的准确度。“前三类因素造成的误差我们已经可以解决。例如姿态类的非正脸照片和正脸照片对比，我们可以通过3维模型的计算来解决。又如做鬼脸的属于表情类影响因素，现在也瞒不过我们的识别系统。我们甚至还通过红外识别系统，获得了识别双胞胎的成功案例。”李子青说，“在年龄因素上，对于年龄跨度在5至10年以内的，我们的系统还是有效的。对于年龄跨度在10年以上的，目前受限于年龄数据的缺乏以及过大的人脸表征差异，还没有较好的解决方法，我们课题组正致力于该项课题的研究中。”

　　展望：

　　鹰眼安全文化网创始人、IBM大中华区云计算事业部首席安全顾问万涛在李子青的工作坊中描绘了一个用现有技术解决问题的设想：“人贩子总得有走路坐车的时间成本。今天智能手机在大城市越来越普及，定位系统也越来越准确，如果有一个很好的公益平台，小孩一旦走失，将他的照片通过这个公益平台，在第一时间群发到离失踪地最近的人的手机里，就可能很快找到线索。”

　　2012年，人脸识别技术将与云计算、云存储等技术结合，更多应用于解救被拐儿童等公益领域，帮助被拐的孩子早点回家。