AFR技术帮助警方识别出无法找到的嫌疑人

2018年11月30日，据卡迪夫大学警察科学研究所研究员在美国政府计算机网站（GCN）报道称，自2010年起，由于警察总人数的减少以及犯罪率的上升，使得监控和跟踪有犯罪记录人员的能力提高变得至关重要。

其中自动面部识别（Automated Facial Recognition，AFR）技术，通过分析面部的关键特征，生成它们的数学表示，然后将它们与数据库中的已知面部进行比较来确定可能的匹配。虽然一些英国和国际警察部队一直在积极探索AFR的潜力，但一些团体也提出这是否会影响他们的法律和道德地位，担心该技术会扩大国家监控的范围和深度。虽然AFR已经被用于机场来帮助管理护照检查，但将类似程序应用于街头警务要复杂得多：行人的移动使其并非直视相机，照明以及天气的变化也需要系统的自动识别和适应。

为了描绘英国警方如何使用现有的AFR技术，研究员受委托评估南威尔士警方项目，该项目旨在测试AFR在不同日常警务情况下的实用性。通过对系统生成的数据进行分析，系统与人员的互动以及实现的成果和遇到挑战进行了观察评估。

南威尔士警察以两种模式使用AFR。“AFR Locate”利用安装在标记警车上的CCTV型摄像机中进行实时馈送，将人们面部特征的详细测量结果与警方监护图像数据库进行比较，该数据库大概包含600-800张图片。另一种模式“AFR识别”则是将过去犯罪现场的身份不明的嫌犯图像与警察拘留照片的部队数据库进行比较，该数据库由大约45万张图像组成。

在为期12个月的研究过程中，AFR帮助实现了超过100人的逮捕和指控，使警方识别出了他们可能无法找到的嫌疑人。但该系统非“即插即用”系统，警方必须调整一些标准操作程序，以使其有效运作。