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【期刊名称】 《山东警察学院学报》
侦查视角下人脸识别技术应用研究
【作者】 刘晓洁毛欣娟
【作者单位】 中国人民公安大学侦查与反恐怖学院中国人民公安大学侦查与反恐怖学院
【分类】 刑事侦察学【中文关键词】 人脸识别;侦查实践;大数据;技战法
【文章编码】 1673-1565(2018)06-0053-06【文献标识码】 A
【期刊年份】 2018年【期号】 6
【页码】 53
【摘要】

人脸识别技术是生物特征识别领域最典型的应用之一,在公共安全、智能安防、金融交易等方面有着广泛的应用前景。智慧公安建设为人脸识别技术的应用奠定了坚实的基础,人脸识别技术也发展成为侦查实践中进行身份识别的重要手段。但侦查人员的人脸识别技术运用仍有诸多问题需要解决,如人脸图像的采集、识别结论的综合研判、人像鉴定的辅助等。人脸识别技术与大数据、云计算、人工智能等先进技术和多维资源之间的结合应用成为智慧警务的前沿阵地,势必带来侦查方式与侦查理念的变革。

【全文】法宝引证码CLI.A.1251952    
  
  2018年6月张学友金华演唱会上,当地警方通过人脸识别系统捕获两名逃犯,又一次将人脸识别技术推到了大众视线中。公安大数据为人脸识别提供了机遇,人脸识别技术的突破亦将引发公安应用的变革。目前人脸识别技术已作为军方以及警方识别身份的重要手段,多地公安机关结合自身的警务工作特点开创了多项人脸识别技术应用的先例,取得了丰硕的成果。侦查人员作为人脸识别系统的使用者、操作者,如何将全球领先水平的人脸识别技术更好地应用于公安侦查的业务场景,从人脸图片的采集、筛选到人脸识别结论的甄别,形成符合侦查实践的战法,充分发挥人脸识别的优势作用,成为目前亟待探讨的问题。
  一、人脸识别技术的发展现状
  人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,即用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,是一项高端的计算机图像处理技术,也叫做人像识别技术、面部识别技术。{1}其主要功能可分为身份验证(“一比一”比对)和身份识别(“一对多”比对),将通过在交通监管、银行交易、公共交通、安防监控以及日常生活交易等方面的应用改变人们的生活。该项技术不仅是生物特征识别技术的前沿和热点,也是生物测定学中发展最为迅速的技术。
  人脸识别的认知学基础研究始于20世纪60年代,20世纪90年代初美国麻省理工学院的研究人员提出了特征脸人脸识别的理论和方法,标志着人脸识别技术作为一个新兴学科正式起步。得益于2013年度被评为全球突破性技术之首的“深度学习”应用于人脸识别领域,人脸识别技术的准确率有了质的飞跃。时隔4年后,“刷脸支付”方式席卷全球,更充分展现了人脸识别技术精度的精进,同时中国的人脸识别科技实力无论在技术还是应用方面均跃居全球领先水平。
  人脸识别作为身份识别技术,拥有指纹、虹膜、DNA、语音识别等其他生物特征识别技术无法比拟的优势:一方面,识别方式具有自然性,即同我们人类一样通过人脸来辨别身份。采集的照片相对指纹、声纹或DNA基因图谱更直观、准确,还使得人脸的计算机识别作为人类身份识别的工具性扩展,深入到人类社会生活的各个方面,并推进对人类视觉系统本身的认识,这也是人脸识别在大数据时代发挥重要作用的原因。另一方面,不被被测个体察觉,即人脸识别能够在被测者毫不知情的情况下进行,且不需要被识别者主动予以配合,因此在安全监控领域有着重要的价值。这也表明人脸是具有弱隐私性的生物特征,引发了在隐私权方面的争议。段伟文认为,“人脸图像或视频广义上讲也是数据,如果没有妥善保管和合理使用,就会容易侵犯用户的隐私。”{2}对于人脸识别的技术与应用均处前沿的美国而言,Facebook、谷歌等多家科技巨头在2016年间就因照片标签系统涉嫌违反《生物识别信息隐私法》被诉诸法律。随着人们隐私意识的不断提升,关于生物识别技术隐私泄露的问题将成为人脸识别技术无法回避的话题,亟待通过出台相关法律来约束越来越多的公司和机构滥用个人隐私的行为。
  世上没有一项技术是非常完善的,人脸识别技术也不例外。在诸多的生物特征识别技术中,人脸识别技术被认为是最困难的研究课题之一。一方面,影响算法精确度因素多,因此在理论上人脸识别的识别精度远不及指纹、虹膜等。美国国家标准与技术研究院对现有的人脸识别产品进行大规模性能评估的结果显示,当人脸图像是在可控的光照条件下并且分辨率足够高,识别对象配合的情况下拍摄的,人脸识别性能非常好;当人脸图像在用户不配合的无约束条件下拍摄(如监控视频),识别性能大大下降。另一方面,算法误识率相对较高。误识率就是将他人误作指定人员的概率,是人脸识别主要验证性能指标之一。有数据表明,人脸识别在理论上的误识率为2%,远高于应用于刑事鉴定中指纹识别的误识率0.8%以及虹膜识别的误识率0.0001%。{3}但人脸识别在一些现实场景应用中的误识率远高于理论水平,如对于不同肤色的人进行识别时会表现出不同的差异,人脸识别系统在识别肤色较暗的女性时错误率高达35%。{4}人脸识别的误识率不仅降低了识别的精度,还直接影响了人脸识别结论在侦查中获取关键线索或在司法活动中作为证据的证据能力和证明力。被视为人脸识别失败案例的美国波士顿马拉松爆炸案中,即使联邦调查局获取了两名犯罪嫌疑人Tsarnaevs兄弟的照片且照片恰好也存于比对数据库中,本案依旧未能通过人脸识别技术锁定两名犯罪嫌疑人的身份。
  通过比较分析人脸识别优劣表明,人脸识别技术在短短50年间已经日臻完善且相当成熟,但其识别精度表现很不稳定。虽然各地公安机关将人脸识别技术创造性地应用到不同的业务场景,但在其应用场景中所遇到的困难也日益突显,如数据库、人脸识别算法等技术难题以及操作人员水平、研判能力等外部困难等,如何采取有效措施解决人脸识别技术在侦查中的应用困境是十分迫切的。
  二、公安大数据为人脸识别技术提供数据源
  截至2014年,我国第二代居民身份证的普及使目前中国逾12亿人的身份信息有了数码照片数据,平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量的数据信息。{5}公安机关拥有比指纹、DNA数据库更为广泛的人脸特征库,这给人脸识别在公安领域的应用提供了数据基础。随着公安领域中各警种、各部门的数据不断扩展并出现交叉,各个维度的数据从点和线逐渐联成了网,数据之间的关联性极大增强,公安工作也跨入大数据应用时代。
  大数据时代,数据是社会变革的核心动力。人脸识别技术的突飞猛进受益于大数据背景下人工智能相关理论的应用和发展,公安大数据为人脸识别的应用带来了机遇。根据吴军博士提出的大数据特征的新认识,{6}笔者认为公安人脸识别数据源设计应该具备以下3个特征:
  第一,人员照片数据信息体量大。大量的数据不一定就是大数据,如公安部门拥有12亿持二代身份证人员的数码照片数据,单一图片这一项数据除能够准确提供持二代证人员的男女数量和比例之外,得不到太多其他信息。事实上,需要了解持二代证人员的男女数量和比例关系,传统抽样调查的方法也可以得到,因此这个大量的数据意义不大。爱法律,有未来
  治安部门的第二代居民身份证信息、旅馆住宿人员信息,刑侦部门的在逃人员身份信息、重点人员信息,出入境部门的办理出入境证件人员信息等,如此数量庞大、种类繁多的人员照片及其对应的身份信息数据正是公安机关人脸识别应用的数据基础。公安机关所拥有的人员照片在数量级方面虽远不及基于互联网产生的照片数据,但却贵在人员照片对应的身份信息真实可靠、照片质量较好,还是公安机关特有的数据信息。因此,公安机关要整合和利用公安领域现有的人员照片数据源,建立全面、广泛的人脸识别系统数据库,这是人脸识别技术能够发挥效能的基础和前提,也只有这样才能更好弥补公安数据在数据量级方面相对短缺的不足。
  第二,数据具有多维度。人脸识别数据源中不仅有照片,还具备照片数据所对应的人员信息,如姓名、性别、出生日期、所持第二代身份证号码等。另外还应该进一步直接关联出人员的“衣、食、住、行、消、乐”等生活方面的活动信息,从而更好地辅助人员身份的认定和案件的侦破。目前,公安机关启用的人脸识别系统的数据库暂时都未能实现更多维度的拓展关联,因此数据的多维度拓展不仅是人脸识别数据库要完善的方面,更是顺应大数据时代思维理念的体现。
  第三,数据具有全面性。公安机关不同部门、不同警种拥有各自特色的人员数据库,若能将公安系统内部这些鲜活的人员图像数据进行有效整合,不仅完备了人脸识别数据源,还能够整合和盘活各个警种的专项特色数据库,有助于破除各警种和各地区之间的数据壁垒,加速公安大数据的融合与交叉,为提高人脸识算法的精确度提供全面的数据支撑。
  当然,并非在所有时候数据3个特征的完备性都能够获取,不过局部数据的完备性还是可能获取的,因此利用局部完备性也可以解决部分问题。因此,公安人脸识别的数据源在构建时应兼顾数据的体量、多维和全面性。这不仅有利于节约系统开发所需的人力、物力和财力,更能在案件侦查的应用场景中更直观地感受到数据广泛关联给获取关键线索、精确锁定犯罪嫌疑人所带来的便利。
  三、人脸识别技术在侦查工作中的应用
  2001年人脸识别查询技术被列为国家“十五”重点攻关项目,之后人脸识别技术在公安、安全部门开始广泛应用。2009年郑州“3·17”命案、2010年云南景洪杀人案、2010年内蒙古准格尔旗沙圪堵镇凶杀案等重大案件中,人脸识别系统、人像组合系统、超低分辨率人脸图像的高速重建技术的综合应用为侦查破案、抓获凶手起到了至关重要的作用。{7}“3·17”命案即使在当前公安大数据背景下,人脸识别图像来源多元、质量差异仍较大。特别是在案件侦办中,由于受到成像设备、现场环境、犯罪嫌疑人距离较远等诸多因素的影响,犯罪现场获取的犯罪嫌疑人图像通常质量非常差,这种图片应用于人脸识别直接降低了识别率和准确率,无法精确锁定犯罪嫌疑人。因此,在个案成功的基础上更要总结失败的教训和普适的技战法。
  (一)人脸识别在周克华系列案件应用中的“失利”
  周克华系公安部A级通缉犯,苏湘渝系列持枪抢劫杀人案制造者。他自2004年在重庆制造第一起持枪抢劫杀人案直至2012年8月在重庆沙坪坝童家桥莴笋沟小巷内的一场枪战中被击毙,8年间作案累累,手段凶残,共造成11人死亡、5人受伤。他反侦查能力极强,躲避过了警方的重重关卡,最终却因一段视频为侦查破案打开了突破口。在2009年重庆枪击哨兵案发生后,重庆警方通过监控录像获取到了犯罪嫌疑人的头像照片并建立了入所人员人脸特征库。但获取的照片分辨率非常低,通过低质量图像重建技术处理后,几十万人的数据库比对结果中周克华排名第三,遗憾的是由于缺乏有力证据的印证,目标并未被锁定。{8}直至2012年南京“1·6”大案发生后,技术人员借助大量视频资料成功重建出犯罪嫌疑人的人脸照片,并发出全国通缉令,为侦破工作指明了方向。
  本案中,通过人脸识别、重建等多重人脸技术的综合应用,打破了案件僵局、为锁定犯罪嫌疑人起到了决定性作用。但是侦破过程也颇为曲折,这种非配合性、光线和背景等现场环境的复杂性给人脸识别带来较大困难,使得在犯罪现场调取的犯罪嫌疑人图像质量差、图像模糊、分辨率低,而这种照片在人脸识别系统中兼容性差,导致识别率非常低。笔者认为,本案最大的遗憾之一就是在2009年的人脸识别结论中不仅出现了犯罪嫌疑人周克华且排名十分靠前,但碍于当时的科学技术水平有限而未能将其锁定。一方面,受制于人脸照片的质量差、人脸识别技术的精确度低,人脸识别技术无法给出更加精准的答案;另一方面,没有对高相似度的人员采取进一步排查的侦查措施以及更高级的刑事科学技术手段。
  (二)人脸识别应用的图像采集
  从2009年至今,计算机技术突飞猛进,人脸识别方面的技术也有了日新月异的发展。国外的谷歌、Facebook将人脸识别做得风生水起,国内的旷世公司、百度、阿里巴巴、腾

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【注释】                                                                                                     
【参考文献】

{1}{9}李嘉璇. TensorFlow技术解析与实战[M].北京:人民邮电出版社,2017.170-172.

{2}谷业凯.《人民日报》关注人脸识别之二:“刷脸”会不会刷走安全[EB/OL].http://politics.people.com.cn/n1/2018/0816/c1001-30231748.html.

{3}麻省理工科技评论.科技之巅2麻省理工科技评论2017年10大全球突破性技术深度剖析[M].北京:人民邮电出版社,2017.556-558.小词儿都挺能整

{4}张玉洁.微软:政府应该对人脸识别软件进行监管[EB/OL].http://finance.sina.com.cn/world/gjcj/2018-07-16/doc - ihfkffak3325618.shtml.

{5}宛根训,田强.公安大数据背景下的人脸识别技术进展[J].警察技术,2014,(5):16-18.

{6}{8}吴军.智能时代[M].北京:中信出版社,2016.56.

{7}彭玲玲,肖延胜.现实版“碟中谍”——访问清华大学教授苏光大[J].中国科技奖励,2012,(5):134.

{10}李立峰,郭永旭.“人像识别”攻破不认罪案件[N].检察日报,2017-10-16(04).

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