AI是怎么在现场辨认出逃犯的呢?

AI人脸识别系统有两大用途

面部验证——比如机场安检的人脸识别，手机上的3D人脸识别，目的就是看你和身份证、护照上的人，是不是同一个人。

面部辨识——比如演唱会现场的安防系统逃犯识别，目的是从很多很多人中，找出目标。

AI是怎么在现场辨认出逃犯的呢？

首先，系统里已经存储了目标任务的面部图像。然后AI会像我们观察、记忆一样，从图像中提取面部特征，并存储在数据库中。最后，也是最关键的一步，当有人经过安防系统，摄像头捕捉面部图像并输入系统，AI会提取面部特征，和数据库中的目标图像做对比，相似度太高的时候——犯人就是你了！

拍照很简单，两张明确的照片放在一起，单纯的让人工比对也很简单。

但，是什么让AI在复杂的环境中，面对种种干扰，依然可以精确确认特征，快速批量的辨识比对，找出我们要找的人呢？

收到图像后，AI需要先进行面部检测——判断输入的图像中，是否有人脸。

如果包含人脸，就定位人脸在整张图像中的位置，并进行裁剪和对齐。

然后需要进行预处理，演唱会现场纷乱嘈杂，需要对图像进行标准化，去除光照变化的干扰。

接下来，深度学习大展身手，进行特征值提取，找出图像中可区分的特征，并降维来让计算变得相对简单，最终实现分类——将输入的图像确定为某一个人。

在测试中，AI使用深度学习的方法，辨识已经较准确，那些被抓捕归案的逃犯，正是最好的证明。

这就足够了吗？

不！随着人们的不断研究，人脸识别的发展日新月异。一方面，安检系统虽然大多还是采用监视摄像头来捕捉图像，但苹果手机已经开始通过结构光激光散斑原理来获取人脸3D图像，更高级别的安监系统甚至会使用多传感器图像融合技术，将可见光和不可见光图像都输入系统。

更重要的是，随着大数据和深度学习技术的发展，AI人脸识别系统已经能够对一闪而过的动态人脸进行识别、分析和处理；对于戴帽子、带墨镜、戴口罩这种假装明星出门妆的伪装面部识别，虽然难度高，但通过对面部关键点的识别并结合深度学习方法，依然能够找到有效途径解决。

天网恢恢，疏而不漏，抓捕逃犯的“天网”系统，正是借助不断发展的AI人脸识别技术，成为演唱会现场的“神捕”，精确找到每一个目标，让罪恶无处遁形，默默的保护着我们每个守法公民。

除了天网系统，人脸识别其实也已经融入了我们日常生活的多个领域，为我们提供了舒适安全便捷的智能生活环境。