张江波 樊文奇
1.宝鸡市公安局刑侦支队技术大队,陕西 宝鸡 721000;
2.宝鸡市公安局陈仓分局刑侦大队,陕西 宝鸡 721300
在科技力量的推动下,视频图侦技术得以快速发展,而日趋成熟的人脸识别技术为视频侦查工作带来了良好的发展机遇,可通过快速实时识别可疑人员提高侦查效率,进而有效的打击违法违规人员。下面重点就人脸识别技术在视频侦查工作中的应用展开分析。
人脸识别技术一般分为三步,人脸检测、人脸跟踪和人脸比对,即基于人的脸部特征,根据输入的人脸图像或视频流初步判断人脸是否存在,确定存在后提供每个脸的大小、位置以及主要面部器官的位置信息,随后经进一步提取给出人脸的身份特征,并与已知人脸对比分析,达到识别人脸身份的目的[1]。该过程需要一系列技术的支持,如人脸图像采集、人脸定位、识别预处理、身份确认与查找等,具有非强制性和非接触性的特点,较之指纹扫描、虹膜识别等生物技术,人脸识别技术还有其独特的优势,如人的面部图像是肉眼所能观察到的最为直观的信息源,可在识别对象无意识的情况下获取资料,而且精度高、误识率低、快速可靠,即使图像或视频质量较低也能经图像处理系统加以专业处理,突出图像中的人脸细节,进而为视频侦查人员提供线索、缩小侦查范围、尽快侦破案件,故其直观、高效、精准、易获取的优势是应用于视频侦查工作的重要原因。
身份甄别是人脸识别技术的基本应用,目前身份甄别在警务实践中应用广泛,效果良好。因为传统的视频侦查手段依靠的是借助视频接力进行人工肉眼排查,不仅效率低下,而且实效性差,而借助人脸识别技术通过嫌疑人图像的提取、存储、比对左右眼睛的坐标、眼距、高宽,鼻子、嘴巴的高、宽以及左右边缘点横坐标等人脸特征判断嫌疑人的身份。
如2018年某月某日,嫌疑人以受害人车祸急需打款为由骗取受害人一部手机和卡内万余元余额。视频侦查人员调取相关视频资料后发现,嫌疑人面部被围巾包裹完全不能识别,但这也暴露了其可疑之处,随后经视频追踪发现其到达商务宾馆后摘下了围巾,并在与人交谈的过程中伴有微笑、大笑等表情,不过因距离较远仍然难以确定,最终在截取图像后结合鼻尖点半径为90的球去切扫描数据,借助鼻尖点重叠和ICP、PCA配准获得标准化姿势,通过弱化表情对人脸识别的干扰锁定了嫌疑人身份。
视频侦查作为案件侦破的常用手段,公安部门可基于人脸资料库,在人脸识别技术的作用下只需在视频接力环节发现清晰人脸,便有突出嫌疑人身份的可能,进而从海量视频中快速刻画嫌疑人的时空轨迹,包括其同行人员、出发点、落脚点等,配以实时布控侦破案件,这一点尤其适用于涉案人员、在逃人员等的追查,可以说极大的改变了视频侦查模式[2]。
如身背7命潜逃20年的劳荣枝案的侦破最先利用的便是人脸识别技术,这是因为犯罪嫌疑人以及有前科的人员基本都会在公安部门大数据库中留下性别、年龄、相貌、指纹等多种证据,所以通过视频监控实时获取了劳荣枝的图像,经与人脸数据库信息的快速对比锁定其当前位置或者可能出现的地点最终将其抓获。之前明星演唱会某逃犯的落网也是首先被检票口的人脸识别系统“盯”上的,值得一提的是,人脸识别系统具有实时、迅速的特点,可借助警讯推送功能加以实时在线监控,一旦确定可疑目标还能同时推动信息至负责警员的手机端协助其侦破案件。
交通工具的日益发达虽然极大的满足了我们的出行需求,但也为嫌疑人的潜逃流窜创造了极大的便利,具体有火车站、汽车站、港口、机场等多种途径可供选择,无论是出于安全排查的目的,还是为了抓捕违法违规人员,均可在人流密集区域应用人脸识别系统,特别是危险性高的出入境边检工作中,这样的话,当重大案犯、恐怖分子、贩毒人员出入时便会实时拍照、快速识别和报警,即使在逃人员漂白身份,也可利用人脸识别技术进行有效的预警和甄别,进而提高嫌疑人的抓捕率。
人脸识别技术的有效应用为视频侦查工作带来了巨大的发展机遇,深圳市公安局南山分局与时俱进,于2016年构建了“深目”动态人像识别系统,目前AI智能监控相机视频链路已高达1500路,而且不同警种根据不同的业务需求和人脸识别技术的特点,应用人像检索、人脸分析、数据挖掘、人脸布控等形成了数十种技战法模型,为刑侦、反恐、出入境、交通、技侦等诸多场景提供了有力的技术支撑。
如对于涉案人员、在逃人员等布控对象,可在“深目”系统的基础上发挥实时抓拍照片并加以比对检测的功能,配以南山区公共场合、主干道以及监控区域的视频监控设备及时捕获图像信息,经实时比对布控人像数据去确定是否为可疑人员并予以报警提醒。在出入境管控方面,可经人脸图像的实时拍摄对比和大数据分析,对外籍人员非法留居、从业、偷渡等违法行为梳理建模并形成动态的人像数据库,以此提升出入境场景中的视频侦查效率,严厉打击违反犯罪行为。再如用于社区的综合治理,即在社区治理中应用人脸识别技术建设智慧社区,以此缓解人工巡查低效、流动人口难管理、共治协同难度大等问题,进而降低犯罪率,使得社区群众的生命财产安全得到良好的保障。
此外,在重大会议或安保活动过程中,可基于与会人员照片信息建立数据库,利用出入口的监控摄像设备实时比对人脸图像,既无需逐一检查,也能保证人员身份的鉴别质量,若有违法违规人员渗透其中,则可及时作出反应。
尽管人脸识别技术在视频侦查工作中十分常见且效果可观,但在实际应用中依旧面临着诸多问题,如受视频监控条件不可控的影响,无论是环境光照还是认得表情均有降低人脸识别性能的可能,加之我国人脸识别研究起步较晚,数据库建设还有待完善,还需攻克技术难关,提升应用效果,以此尽可能的减少无用功,大大改善视频侦查的工作质量。因此在以后的发展应用中可注意以下几点:
为进一步提高人脸识别的效率与准确率,首先应不断升级人脸识别的层次,即逐步推进图像特征至面部特征,在以普通图像处理人脸的基础上由HMM关联过渡至3D重建,通过先验知识的融入促进人脸识别技术的纵深发展。以3D人脸配准为例,需要经过纹理图像的获取-特征点检测-位置细化-模型标准化-模型配准的处理流程,但在改进算法的同时需要尽量减少误识别和拒识别的情况。然后借助多种算法克服当下算法的缺陷,具体可充分发挥ICA、PCA、HMM模型、Gabor脸等的优势,通过组合应用改善识别性能,增加识别容忍度。最后,未来的人脸识别系统还应支持视频分发、设备巡查、视频监看、多路分屏等基本功能,支持多种报警和多个名单库,人脸图像提取、存储、比对的自动化,历史库检索以及实时视频录像等。
任何技术功能的实现均离不开软硬件环境,人脸识别技术也是如此,因此一方面应立足实际,选用高性能、大容量的硬件设备,通过采集清晰、优质的图像助力人脸识别与侦查破案;另一方面则是应用软件的更新升级,如“神探眼”不仅对大雾天、补光不足、畸变变形等视频有着独特的处理技巧,还能省略不必要的中间环节,故日后开发的软件应更好的彰显编辑功效,适当的简化制作流程。
第一,要求视频侦查人员切实掌握人脸识别、深度学习、机器学习等技术理论,提高自己的操作技能和研发水平,最好具有图像处理、模式识别等相关的学习背景或研究经历,以此胜任岗位要求。同时在视频侦查工作中擅长结合使用人脸识别技术与其他技术,如语音识别、DNA鉴定、指纹识别等,或者结合嫌疑人的动作识别、行为识别等活动变化进一步提高识别的准确性。
总之,在视频侦查工作中应用人脸识别技术非常必要,且其应用价值已在具体实践中得以展现。不过与理想目标相比,人脸识别技术还有不足之处亟待改善,因此我们应该加强技术创新,拓展应用领域,结合使用其他技术,提升人脸识别技术的应用效果,进而促进视频侦查工作更加科学、高效、可靠。