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據悉，“歌神”張學友近幾月在世界各地巡迴開唱，而演唱會門票更是早早秒殺完售，十分難搶。或許是因為一票難得，連逃犯都冒著可能被抓捕的風險，堅持前往演唱會現場。
今年4月和5月初，先後有兩名嫌犯在張學友演唱會上，被智慧安保人像識別功能鎖定，抓捕歸案。
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案情回顧
5月5日，在張學友贛州演唱會上，警方在安檢過程中，“利用AI高科技手段”現場抓獲逃犯一名。
而在此前，在4月7日的張學友南昌演唱會上，民警就曾將一名敖姓男子從看臺上帶離現場。據悉，該男子因涉嫌一起經濟案，被贛州市公安局列為網上追逃人員，在看演唱會時
被智慧安保人像識別功能鎖定，讓民警找到了他。
據敖某交代，為了看張學友，前一天上午他和妻子朋友們驅車近100公里。在一場萬人演唱會上，他以為不會有人注意到他。
被抓獲時，敖某一臉木納的表情，沒有想到在演唱會上警方會注意到自己。事後受訪，該男子懊悔不已，稱：“早知道就不去了！”
的確，在6萬人中鎖定一個目標，對人來說不容易，但注意到他的，是AI。
這似乎應該是大熱影片《疑犯追蹤》或《頭號玩家》中的場景，但它確實真實發生了。
美劇《疑犯追蹤》劇照
據瞭解，此次演唱會在正對著檢票口的地方增設了幾個攝像頭，通過人臉識別系統，攝像頭攝取的信息能對接到相關數據庫。這個系統對進出檢票口的人員的數量進行統計，同時對人員的身份進行識別把控，直接與數據庫裡的存儲的人員數據進行篩選、比對。
據媒體對現場安保民警的採訪，他表示，演唱會當天得到管控中心的消息，有一個管控人員已經進入場館進行活動。
民警展示移動人像身份核驗系統（圖片來源：中國日報）
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智慧安保人像識別
智慧安保人像識別是什麼呢？一起來了解一下：
面對海量的視頻及圖像信息，發現犯罪嫌疑人的線索，對警方來說一直是最迫切的需求。得益於人工智能在視頻內容的特徵提取、內容理解方面的天然優勢，智慧安保人像識別應運而生。
有些通過在前端攝像機內置人工智能芯片，實時分析視頻內容，檢索運動對象，識別人像信息，並傳遞到後端人工智能的中心數據庫進行存儲，再利用強大的計算能力及智能分析能力，AI 可實現對嫌疑人信息進行實時分析，並給出最可能的線索建議，成為辦案人員的專家助手。
還有的，通過採用攝像機或攝像頭，採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關處理技術，以達到識別不同人身份的目的。通常包括：
人臉檢測：判斷輸入圖像中是否存在人臉；如果存在人臉，返回人臉所在的位置。
關鍵點定位：確定人臉中眼角、鼻尖和嘴角等關鍵點所在的位置，為人臉的對齊和歸一化做準備。
人臉歸一化：根據關鍵點的位置，採用相似變換，將人臉對齊到標準臉關鍵點，並裁剪成統一大小。
特徵提取：利用海量數據，訓練卷積神經網絡；將人臉圖像表示成具有高層語義信息的特徵向量。
特徵比對：主要是利用Metric Learning等技術，進一步提升識別準確率。
據BBC報道，目前在中國估計有1.7億臺攝像頭已經到位，預計未來三年將裝約4億臺新攝像頭。其中許多攝像頭使用人工智能技術，可以進行面部識別。
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AI+安防正面臨的最大問題
隨著高科技的發展，AI+安防也並不是萬能的，在中國人工智能安防峰會上，中科院李子青就揭示了動態人臉監控存在的兩個問題：
一是誤報率太高；
二是沒有足夠的標註數據去解決問題。
舉個例子，在某轄區中有 1000 路視頻抓拍人像，並且只有一個黑名單庫，假設每個攝像頭每 10 秒或者 5 秒抓拍一張人臉，該轄區每秒抓拍 100 張左右的圖像，每天產生 864 萬張抓拍人臉，跟 20 萬人的圖庫比對次數是 1.728 萬億次。在動態人臉監控上，按照較高水平 90% 的通過率來算，它每天的誤報個數約 200 個。
就現在的情況來看，在國內想讓嫌犯無處躲藏，還需要一定時間的積累。不過隨著AI技術的快速發展，這一目標或很快就能實現。
* 本文內容綜合整理自：
大數據文摘（ID：BigDataDigest），作者：文摘君。
AI科技大本營（ID：rgznai100），作者：正在練習音樂。
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