人臉識(shí)別算法成功幫助尋親，大模型技術(shù)發(fā)展成關(guān)鍵推動(dòng)力！

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）近期，一則河北富豪時(shí)隔25年找回兒子的消息引發(fā)關(guān)注，而這個(gè)事件提供科技支持的則是一家人工智能企業(yè)格靈深瞳。日前，格靈深瞳發(fā)布聲明稱，公司主要是配合警方提供跨年齡同親緣人臉比對(duì)等算法工具，然后交由警方來應(yīng)用。

格靈深瞳表示，技術(shù)不是萬能的，雖然技術(shù)現(xiàn)在發(fā)展很快，但是跨年齡尋親依舊是一件非常困難的事情。作為一家科技公司，公司一直在協(xié)助警方發(fā)展尋找失蹤人口的技術(shù)，今年的確取得了較大的技術(shù)突破，也助力警方找到了一些被拐兒童。

人臉識(shí)別算法成功幫助警方找回被拐孩子

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)。

人臉識(shí)別是人工智能領(lǐng)域眾多技術(shù)中應(yīng)用最早、最為成熟的技術(shù)之一。早在上世紀(jì)七十年代，人臉識(shí)別就已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域熱門研究方向之一。然而，時(shí)至今日人臉識(shí)別仍面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，比如面部表情、外界光線、人臉角度、年齡等變化，都對(duì)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率造成影響。尋親可以說是人臉識(shí)別較難的應(yīng)用場景了。

北京郵電大學(xué)教授鄧偉洪對(duì)媒體表示，人臉識(shí)別用于尋親，首要面臨的就是失散兒童面貌的變化。從幼兒到青少年，再到成年，乃至中年，人的骨骼和面貌發(fā)生明顯變化，這種變化受遺傳等多重因素影響，人類尚未掌握其準(zhǔn)確的變化規(guī)律。因此，受制于準(zhǔn)確率，很長時(shí)間里運(yùn)用人臉識(shí)別算法尋親很難走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

而格靈深瞳自主研發(fā)的“跨年齡同親緣人臉比對(duì)算法”，已經(jīng)幫助警方找到了4個(gè)被拐孩子，這也意味著人臉識(shí)別技術(shù)在尋親場景的應(yīng)用中取得重大進(jìn)步。

格靈深瞳表示，為了幫助尋親的父母早日找到自己的孩子，警方做了大量的工作：人工一一排查匹配，依據(jù)被拐兒童的相關(guān)信息進(jìn)行反復(fù)查找和比對(duì)，對(duì)疑似對(duì)象進(jìn)行多維度的分析和排疑，投入了大量的時(shí)間和人力。如何正確且快速地處理紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)，幫助警方縮小懷疑對(duì)象的范圍，非?？简?yàn)企業(yè)的技術(shù)能力。

在具體操作方式上，格靈深瞳介紹稱，從當(dāng)?shù)厣先f張圖片信息中篩選出千張，再將這千張圖片與直系親屬及家族成員的信息對(duì)比，基于遺傳關(guān)系，親屬之間的人臉特征相似性會(huì)相對(duì)較高，利用這一規(guī)律，格靈深瞳所提供的跨年齡人臉識(shí)別算法在識(shí)別后，會(huì)篩選出相關(guān)性較高的疑似者，進(jìn)行分排，縮小查找范圍，最后以DNA鑒定作為最終判斷。

大模型技術(shù)發(fā)展提升跨時(shí)空人臉識(shí)別準(zhǔn)確率

人臉識(shí)別技術(shù)的提升有賴于大模型的發(fā)展。鄧偉洪談到，近年來，大模型技術(shù)的發(fā)展一定程度提升了跨時(shí)空人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率。他認(rèn)為，想要大幅提升人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率，關(guān)鍵還是在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，喂給人臉識(shí)別系統(tǒng)大量人不同成長時(shí)期的照片，讓機(jī)器學(xué)習(xí)其中變化的規(guī)律。一項(xiàng)成熟的人臉識(shí)別算法能捕捉到人的細(xì)微特征和相似之處，需要經(jīng)過多年技術(shù)積累和打磨。

格靈深瞳在多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域都有深厚積累。根據(jù)其2023半年報(bào)，格靈深瞳掌握計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心算法技術(shù)，已形成了基于深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)生產(chǎn)技術(shù)、3D立體視覺技術(shù)、自動(dòng)化交通場景感知與事件識(shí)別技術(shù)、大規(guī)模跨鏡追蹤技術(shù)和機(jī)器人感知與控制技術(shù)五大技術(shù)方向并擁有多項(xiàng)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)；公司的人臉識(shí)別、車輛識(shí)別等核心算法在國際、國內(nèi)的權(quán)威機(jī)構(gòu)和組織舉辦的算法比賽中多次名列前茅。

其中：公司在2022年ECCVPointCloud-C Challenge點(diǎn)云分割和點(diǎn)云分類兩個(gè)賽道均獲第2名，公司的人臉識(shí)別技術(shù)在公開數(shù)據(jù)集MegaFace上識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99.1%，公司在公安部治安管理局億級(jí)人像算法測試中，1比1人像比對(duì)測試萬分之一誤識(shí)率下的通過率為99.97%，5萬樣本比1億級(jí)人像比對(duì)測試中首位命中率超過98%，均高于行業(yè)平均水平。

對(duì)于其“跨年齡同親緣人臉比對(duì)算法”，格靈深瞳表示，經(jīng)過十年在算法的實(shí)踐應(yīng)用，公司構(gòu)建了人臉識(shí)別模型，這些模型能夠捕捉人的細(xì)微特征和相似之處，使其在處理復(fù)雜跨年齡識(shí)別場景時(shí)依然表現(xiàn)出色。其次，通過大量的樣本訓(xùn)練模型，利用不同年齡段的樣本去生成不同人、不同年齡段的人臉圖像，從而提高跨年齡識(shí)別的準(zhǔn)確率。第三，利用高效的分布式訓(xùn)練算法訓(xùn)練人臉識(shí)別大模型，該大模型對(duì)跨年齡識(shí)別有更強(qiáng)的泛化能力，使其能夠適應(yīng)更大跨度的年齡識(shí)別。

除了格靈深瞳，此外還有團(tuán)隊(duì)也已經(jīng)使用AI技術(shù)成功尋親。根據(jù)人民日報(bào)報(bào)道，在華中科技大學(xué)軟件學(xué)院，有一群年輕人利用AI，默默地為尋親家庭提供技術(shù)支持。截至目前，他們已幫助11名失蹤兒童成功與家人團(tuán)聚，其中就包括電影《親愛的》原型孫海洋一家。

前不久，這群年輕人又接到了新的求助。在華中科技大學(xué)軟件學(xué)院，AI寶貝志愿服務(wù)隊(duì)的志愿者們正在與尋親公益組織進(jìn)行溝通，了解失蹤兒童情況，對(duì)接照片資料和修復(fù)進(jìn)展。不久前，他們接到新的求助，希望能利用AI圖像修復(fù)技術(shù)，把走失孩子幾年前的照片模擬修復(fù)到現(xiàn)在的樣貌。

用AI修復(fù)走失兒童照片的想法起源于2020年。該團(tuán)隊(duì)花費(fèi)半年時(shí)間，研發(fā)出一套圖像修復(fù)人工智能算法，利用“全局修復(fù)”“人臉增強(qiáng)”“超分辨率重建”技術(shù)，解決尋親照片中“人臉不夠清晰”這一核心問題。一張模糊的人像圖片輸入系統(tǒng)，幾分鐘后，一張修復(fù)好的圖片便自動(dòng)生成，人像五官清晰度與分辨率有很大提升。

總結(jié)

目前而言，人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，然而其在某些領(lǐng)域的應(yīng)用仍然存在挑戰(zhàn)，比如在尋親場景中，因?yàn)楹芏嗲闆r，被拐小孩經(jīng)過十幾年幾十年之后，已經(jīng)從幼兒長到少年甚至中年，面部已經(jīng)發(fā)生天翻地覆的變化。而如今，即使在如此高難度的場景，人臉識(shí)別算法依然能夠準(zhǔn)確識(shí)別，幫助警方成功尋回被拐小孩。這除了跟企業(yè)在人工智能算法領(lǐng)域的長期積累外，近年來迅速發(fā)展起來的大模型技術(shù)的作用也相當(dāng)關(guān)鍵。