AI寻人的成功率到底有多大？

 

这两天，一桩“杭州9岁女孩被租客带走”的离奇失踪案刷爆网络。全国都在找这个杭州女孩！

　　今年读2年级的女生章子欣，被家中租客带走当婚礼花童，随后均失联。最新消息是，两租客已在宁波自杀身亡。而章子欣下落不明。

　　据警方调查，7月4日早上6点30分，杭州市淳安县清溪村，9岁女孩被家中一男一女两位租客以去上海参加婚礼为由带走，然而令家属没料到的是，不仅租客去而不返，孩子也随之失联。

　　警方10日通报称，9岁的章子欣与租客梁某华（男、43岁、广东化州市人）、谢某芳（女、46岁、广东化州市人）3人于7月7日19时18分许，在浙江象山县松兰山往爵溪街道的路上出现；22时20分许，两人出现在监控画面，未见章子欣；7月8日0时许，梁、谢两人在宁波东钱湖一起跳湖自杀。

　　据监控视频跟踪，章子欣与梁、谢三人于7月7日17时23分，曾在宁波市象山县松兰山旅游度假区黄金海岸大酒店门口监控出现。

　　截至10日晚11点，章子欣仍下落不明，她的市民卡在宁波市象山县海岸线一带被找到。搜救人员称，当地已有200人参与搜救，“分海上和山上同时搜救，并进行水底扫描”。7月14日，已确认女孩被害。

　　租客双双自杀有何原因？究竟为何带走女孩？还有诸多未解之谜。

　　AI寻人

　　“杭州女孩被租客带走失踪”的事件并非个案，孩子丢了，一定是整个家庭的噩梦。

　　儿童走失是当今社会影响民生稳定的重大问题，无论是出于个人疏忽，还是有意拐骗，对于丢失儿童的家庭这都是极其惨痛的噩耗。相关数据统计，中国每年的失踪儿童大约有7万人，而能够找回来的大概只占5%。

　　当人们对此类事件束手无策时，AI的出现就像是横空出世的英雄，让那些丢失了孩子的家庭得到一丝慰藉和依托。

　　随着人工智能技术的日趋成熟，其在各领域的应用也逐步落地，驱动了多应用领域走向智能阶段，其中人脸识别更是以其技术的通用性，快速颠覆了包括公安抓捕嫌疑人、人员走失找回等原有应用体系的工作流程，辅以大数据运作平台，系统的识别率和海量数据的检索能力都得到质的提升，可大大提高目标人员信息匹配的准确率，这也是当前AI寻人的真实现状。

　　包括百度、腾讯等在内目前都已是相关AI寻人平台背后的人脸识别技术提供方。

　　影响AI寻人成功率的两大因素

　　AI寻人指向的是两大要素，一是人脸识别的精准度，二则是人脸库的数据量。

　　在人工智能技术的持续的进化下，人脸识别的准确率也在逐渐提升，我们已经能看到有多家企业在国际权威人脸识别数据库LFW上刷新纪录的消息，实验室的数据高达99.5%甚至往上，这是人脸识别技术应用到实际业务中的基础。

　　而影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄，模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多，这造成了人脸识别的巨大困难。

　　人脸库的数据共享问题　

　　从寻人平台的操作流程来看，用户只需上传一张要查找人的照片，系统会自动进行人脸比对，然后按照人脸相似度生成一张查询结果页面，供用户再次确认。

　　这个过程中，系统采用的是静态人脸比对的方式，通过目标人的人脸照片和数据库中的人脸进行比对。

　　因此，人脸匹配的几率，其实和数据库中人脸的数据量有很大关系，人脸库中的照片来自于各地方救助站、公安、民政局以及随手拍等渠道提供的数据，据相关资料了解，目前全国2000多个救助站有共3万多条走失人员数据，这个数据仅仅是救助站的数据，还不包括公安部门的数据，当然还有来自民间的随手拍的数据甚至街头巷尾视频监控抓拍的人脸数据。

　　另外，隔代、模糊等复杂场景由于原有数据质量较差，这方面图像的比对效率在目前学术界中依然是个难题。

　　虽然现有人脸技术还无法完全应对走失儿童找回问题，但是在不远的将来，通过算法的优化以及技术演变，人脸识别有能力成为处理该问题的利器之一。

　　不过，相比于早前传统的方式，近两年的人工智能技术已经推动了人员走失找回方式的重大变革，AI寻人需要循序渐进，我们也期待在技术的推动下，更多走失的亲人可以重回温暖的家，这需要社会各方的努力！