又一名逃犯在張學友演唱會被 AI 捕獲，人送綽號“熱心歌神張先生”

作者：明 明

來源：AI 科技大本營（公眾號ID：rgznai100）

據臺灣媒體報道，“歌神”張學友近日在世界各地開唱，演唱會門票早早秒殺完售，十分難搶。各種各樣的奇葩事也因此發生，歌迷赴拉斯維加斯看演唱會面簽遭拒，理由是張學友馬上回國內舉辦演唱會、分手情侶為了門票複合、還有網上追逃人員在演唱會現場被抓……這些烏龍事，可以說是相當豐富多彩了。

01 案情發展

來回顧一下案情的發展：

5 月 5 日，在張學友贛州演唱會上，警方在安檢過程中，“利用高科技手段”現場抓獲逃犯一名。

而在此前， 4 月 7 日，張學友南昌演唱會上，民警就曾將一名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，他從宜春樟樹開車到南昌，就是為了觀看張學友演唱會。被抓獲時，敖某一臉木納的表情，沒有想到在萬人演唱會上，警方會註意到自己。事後受訪，該男子懊悔不已，稱：“早知道就不去了！”

02 智慧安保人像識別

智慧安保人像識別是什麼呢？一起來瞭解一下：

面對海量的影片及影象資訊，發現犯罪嫌疑人的線索，對警方來說一直是最迫切的需求。得益於人工智慧在影片內容的特徵提取、內容理解方面的天然優勢，智慧安保人像識別應運而生。

有些透過在前端攝像機內建人工智慧晶片，實時分析影片內容，檢索運動物件，識別人像資訊，並傳遞到後端人工智慧的中心資料庫進行儲存，再利用強大的計算能力及智慧分析能力，AI 可實現對嫌疑人資訊進行實時分析，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，透過採用攝像機或攝像頭，採集含有人臉的影象或影片流，並自動在影象中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關處理技術，通常包括：

1. 人臉檢測：判斷輸入影象中是否存在人臉；如果存在人臉，傳回人臉所在的位置。

2. 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。

3. 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。

4. 特徵提取：利用海量資料，訓練摺積神經網路；將人臉影象表示成具有高層語意資訊的特徵向量。

5. 特徵比對：主要是利用Metric Learning等技術，進一步提升識別準確率。

以達到識別不同人身份的目的。

03 智慧影片關鍵技術

清華大學媒體大資料認知計算研究中心主任王生進教授在（CPSE安博會）指出，在智慧影片分析關鍵技術方面，有如下幾大關鍵技術：

1. 侵入/越界檢測

2. 遺留物體事件檢測

3. 拿走物體事件檢測

4. 徘徊檢測

5. 行人/車輛檢測、跟蹤

6. 人臉（人像）/行人/車牌識別

7. 人群密度監測

8. 異常行為（奔跑打架鬥毆）檢測

9. 影片質量診斷

10. 影片濃縮與摘要

11. 影片內容快速檢索

12. 影象增強與複原技術

人臉識別技術應用方面，根據實際應用場景，人臉識別可以分為如下3類：

第一、有配合人臉識別。分認證和查詢，通常應用在證件照人臉，宣告我是 A，然後將 A 的模板人臉影象和現場採集的 A 的人臉影象進行比對，給出 Yes or No，或查詢大庫。通常要求配合。

第二、半配合人臉識別。也分認證和查詢。通常應用在受限的通道、卡口，進行黑/白名單比對。該類應用通常光照穩定，不要求配合。

第三、非配合人臉識別。查詢為主，通常應用在影片監控的動態布控場合，進行黑名單查詢。該類應用光照複雜，姿態不確定，難度大。

04 目前最大問題

隨著高科技的發展，AI + 安防也並不是萬能的，在中國人工智慧安防峰會上，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資料去解決問題。

舉個例子，在某轄區中有 1000 路影片抓拍人像，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 張左右的影象，每天產生 864 萬張抓拍人臉，跟 20 萬人的相簿比對次數是 1.728 萬億次。在動態人臉監控上，按照較高水平 90% 的透過率來算，它每天的誤報個數約 200 個。

國內的資料非常多，但是對其進行資料標註卻成為一大難題。李開復曾在一個小型媒體釋出會上發表對醫療資料的標註的看法，李開復表示資料多並不意味著質量高，沒有標註的資料可用性非常低。

就現在的情況來看，想讓嫌犯無處躲藏，還需要一定時間的積累。

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