人脸识别技术在警务实战中的应用探索

来源：警察技术杂志

作者：胡雷地 庄唯 罗忆

摘 要
人脸识别技术作为构建立体化现代化社会治安防控体系的重要抓手和技术突破点，在当前的图侦实战中具有重要应用价值。然而人脸识别技术作为一种新的技术手段，各地公安机关在实战应用方面仍存有困惑，规模应用成效尚未显现。从应用认知、应用推动、应用方法、案例剖析等方面来探索人脸识别在警务实战中的应用，进一步增强各地公安机关应用新手段的信心。

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引 言

视频图像应用在警务工作中正发挥着不可替代的作用，图侦技术也成为了继技侦、网侦、刑事技术之后的第四大技术，其作用和地位日益显现。人脸识别作为图侦技术的重要组成部分，近几年来得到了快速发展，在警务实战方面也有诸多应用，取得了明显成效。

人脸识别类与DNA、指纹等技术同属于生物特征识别技术范畴，它将人脸形状、五官位置及相关关系等生理特征用计算机能够理解的语言进行数字化描述和存储，形成人脸特征库，再通过比对分析，从海量的人脸特征数据库中找到和样本照片高度相似的照片。在这些领域，国外研究较多，国际上著名的人脸识别机构包括美国麻省理工大学（MIT）媒体和人工智能实验室，卡耐基梅隆大学（CMU）的机器人研究所等。在产品层面，近年来，行业厂商相继研究出很多效果不错的人脸识别算法，这些产品在智能安防领域、金融行业等均有成熟的应用案例。

日趋成熟的人脸识别算法给视频侦查带来巨大的发展机遇，传统的视频侦查模式是首先通过案发现场周边的视频资料突出嫌疑人，进而通过视频接力突出嫌疑人的来去轨迹，再通过轨迹上的关键节点（网吧、旅馆、银行、消费场所等）突出的嫌疑人的身份。但是传统手段在嫌疑人轨迹的恢复上耗费了大量的时间，侦破的时效性不佳，破案率也不高。人脸比对技术的应用，带来了视频侦查模式颠覆性的发展，视频侦查不再单单围绕轨迹，而是从海量视频中快速发现正面人脸，这使侦查变得更加高效直接。

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应用特点

2014年苏州公安便开展静态人脸建设，与国内自主研发的人像大平台合作开始了实战应用探索。经过两年多实战应用，人像大平台针对视频侦查应用的特点进行升级和迭代，通过优化系统设计、优选系统算法等建立了具备实战可用性高的静态人脸识别系统。该系统具有比对速度快、比对准确率高、低质量照片适应性强等特点。

大平台突出的系统性能表现为：

比对速度快，千万级及亿级人像检索可以达到秒级响应。

比对精度高，证件照的首位命中率达到97.5%左右，盘查照达到96.3%。

低质量照片识别能力强。如图1所示的是实战中比中的低质量照片。左边是通过监控获取的模糊非正面人脸，右边为比中的人像照片。

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应用探索

2016年，苏州公安积极运用人脸比对系统，全年通过人脸比对直接突出嫌疑人身份破获案件1080起，抓获嫌疑人682名，抓获漂白身份在逃人员44名，成效显著。通过梳理，人脸比对的应用场景主要包括身份甄别、合成追逃、侦查破案、民生应用、维稳应用等。

（一）身份甄别

由于缺少必要的工具和手段，一线民警很难快速的甄别拒报身份人员，人脸比对应用的出现改变了这一局面。2016年7月，路面巡逻警力在巡逻过程中发现一名形迹可疑人员，随即对其展开盘查，该人员出示了名为王菊萍（化名）的身份证，民警通过相貌很难判断被盘查人和携带证件的一致性，遂将盘查照片传入人脸比对系统，系统首位命中王菊兰，如图2，该人为涉嫌诈骗罪的在逃人员。

（二）合成追逃

通过身份证号码比对在逃人员的追逃方法存在局限性，一旦身份冒用或者“漂白”就很难比中发现。由于人脸相貌很难改变，因此，应用人脸比对方法可以有效的预警此类身份漂白的在逃人员，这是对传统方法的有效补充，是一种新的网上追逃渠道。2015年以来，苏州公安持续开展新增在逃与新增暂住人口的比对，及时发现漂白身份的在逃人员。2016年5月24日，经系统预警和人工甄别，认定暂住在张家港的姚某与涉嫌故意杀人的在逃人员罗某（男，46岁，云南马关人）为同一人，见图3。线索转递给张家港市局后，第二天张家港市局晨阳派出所在一家工厂将罗立林抓获。经审查，2011年9月14日凌晨，罗某涉嫌在云南省文山州马关县马白镇将一名女子杀死在出租房内后潜逃，后经证实罗某系冒用廖某身份在逃。

2016年，苏州公安协助外地公安机关侦破了14起历年命案积案。在江苏开展的全省命案积案攻坚行动中，主要针对尸源不明和嫌疑人身份漂白命案在逃人员，应用人脸比对突出许多新线索，取得了很好的成绩。比如，6月21日，根据人脸比对反馈的线索，协助连云港市局发现了利用漂白身份在舟山市长期生活的灌南县“1996.5.19”持枪杀人案犯罪嫌疑人徐某（已漂白身份），从而侦破了一起20年前的命案，见图4。

（三）侦查破案

视频侦查是案件侦破的常用手段，应用人脸识别技术，只要在视频接力过程中发现清晰人脸，即有突出嫌疑人身份的可能性。苏州一线民警主动探索，积极应用微信头像、监控截图、卡口抓拍、盘查照片等方式破获了大量的案件。比如，2015年11月4日，李明轩报警称，其名下一辆轿车被盗。常熟东南所接警后，快速调取了车辆当天抓拍记录，如图5。民警从卡口抓拍照片中提取到较为清晰的嫌疑人人脸，通过人脸比对系统首位命中唐某，如图6。10时许，常熟东南所将唐某抓获归案。

（四）服务民生

人脸识别技术在服务民生领域同样有重大价值，特别是针对老人走失警情。比如，今年3月10日，张家港乘航所接群众报警称有老人走失，民警询问后，老人讲不清自己身份，于是民警将老人现场照片传入系统首位命中李某，如图7，经联系家人后带回。

再如，苏州福利总院的很多救助安置对象无法说清楚自己的详细信息，因此，无法将这些安置对象送还亲人身边。今年，福利总院将300余名安置对象的照片发送到苏州市公安局，通过人脸比对，成功比中32名救助安置对象，如图8所示，协助他们安全回家。

（五）尸源确认

人脸识别在诸如尸源确认等一些特殊的应用领域中也有应用前景。2011年12月18日，昆山新镇所接110报警称昆太路长江路花园处发现一人头，当年通过各种手段均未突出尸体身份。去年3月，昆山民警将尸体人脸传入静态人脸比对系统，首位命中张某，如图9，民警随后联系张某父母，取得其DNA，并与1218尸体DNA进行比对，发现具有亲子关系，至此，1218尸体身份历经五年最终认定。

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思 考

总结过去两年的建设和应用历程，苏州公安的人像识别系统应用能够取得如此明显的成效，主要得益于以下几点：

（一）加强区域资源共享和识别引擎的迭代更新

影响人像比对成效的主要因素是核心算法引擎和后台数据源。分析后台比对日志可以发现大量清晰正面照未比中的情形。因此我们对这些照片进行归类整理，对于有对应人像但未比中的照片，交由引擎强化学习训练，对于面部非常清晰仍未比中事后反查没有数据源的照片，着力加强数据源扩充工作，并持续推进区域资源共享。特别是实战中，发现入所审查采集的照片，由于其业务属性标签的指向性，对实战工作的支持度较大，应该成为数据共享应用的重要方向。

（二）切实加强面向基层的推广应用

系统建成后，为了推动系统大范围落地应用，苏州公安采取了以下一些措施：一是通过QB民警培训班、分局专题培训、科信服务队等形式开展了多场景培训，累计培训40余场1200人次，建立了微信企业号QB民警交流群，用于案例探讨、技战法交流及串并案研判；二是在市局视频图像综合应用门户主页开辟了人像去库存模块，要求各地将历年未破但有清晰照片的案件上报，由科信处负责应用全国人像资源开展比对；三是建立人像比对成功案例上报模块，督促各单位上报成功案例，并根据案例上报，开展年度信息化比武竞赛；四是开展图像应用达人评选，将应用积极性高、应用成果显著的个人评为应用达人；五是针对后台数据进行深入分析，将发案较高但应用较少和应用较多案例上报较少的派出所列为重点督导对象，上门开展督导培训。

通过这一系列的举措，在建设和实战间建立起了一种良性互动、互相促进的应用氛围，系统中存在的问题和不足可以快速得到解决，应用中的需求可以得到持续响应，确保了系统应用落到实处，从而取得了源源不断的战果。战果宣传又刺激基层应用，逐步将使用静态人像比对培养形成新的侦察习惯。

参考文献：

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[4]FokHing Chi Tivive, Abdesselam Bouzerdoum. A Hierarchical Learning Network forFace.

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