记错信息依然找回亲人:跨年龄人脸识别完成首例被拐儿童配对

澎湃新闻记者 包雨朦

2017-04-13 19:06 来源:澎湃新闻

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今年33岁的付贵在被拐27年后终于通过在线视频见到了自己的亲人。“你好!”这是他看到视频里面的人,说的第一句话。而视频中的姑姑,早就泪如雨下。
与付贵视频通话的一家人。 百度 图
1990年,当时6岁的付贵在从重庆市大歇镇幼儿园放学回家的途中被拐走,从此离开了自己的父母亲人。由于父母早年离异,付贵幼年一直跟随在姑姑身边生活,20多年来,付贵走丢都是姑姑心头的一个伤口。
4月8日下午,付贵第一次与重庆的家人通过视频见上了面。视频里的姑姑一一为他介绍老家的亲人们。“要得,要得。”被拐以后生活在福建泉州的付贵早已忘记了乡音,却在一遍一遍地重复着自己还记得的简短的方言。
百度成立AI寻人团队
2017年3月,百度和全国最大的寻亲平台“宝贝回家”开展合作,首批2万多条寻亲数据接入百度跨年龄人脸识别系统对比评测,并筛选出部分疑似案例。而付贵就是这项合作中第一个经DNA检验确认找到父母的孩子。
百度的工作人员告诉澎湃新闻记者,在付贵的案例中,最大的困难的就在于几年前付贵和姑姑在宝贝回家平台上,分别提交了寻亲的信息,由于年代久远存在记忆偏差,两方提供的信息在关键的被拐时间、地点和年龄上都对不上。
2009年9月,付贵在“宝贝回家”网站“宝贝寻家”版块登记了自己被拐的信息,登记姓名为“胡奎”,出生日期为1986年4月22日,失踪日期为1991年1月1日,失踪地点位于福建。
另一个难度则在于,姑姑提交的是付贵4岁时的照片,而付贵上传的是自己10岁的照片,6岁的年龄差距已经让付贵的样貌有了很大的变化,仅凭肉眼很难第一时间做出判断是同一个人。
姑姑与付贵分别提交的寻亲照片。
“如果依赖过去的人工排查,这样的案例肯定就被错过了。再加之宝贝回家平台的数据库中,被拐儿童寻亲和父母寻找丢失的孩子是两个分开的系统,要靠人工去一一匹配,工作量不可想象。”上述工作人员说道。
澎湃新闻了解到,百度与宝贝回家平台的合作的主要内容,就是帮助宝贝回家设计和实现信息的集中管理,让所有线索汇聚起来,加上百度的跨年龄段人脸比对技术,帮助宝贝回家尽快找到高疑似案例,交给志愿者追踪和落地线索。百度接受项目后,先后邀请了IDL(深度学习实验室)、AIP( AI平台部)、AIQA(AI测试部)、众测(平台测试部)等多个部门的十几位技术人员加入,成立了“AI寻人”虚拟团队。
百度技术团队向澎湃新闻记者表示,此次宝贝回家照片筛选对比的难度远远比预估的要大。首先是数据量不小,宝贝回家提供的第一批数据,超过2万张,而且其中还有许多无效照片,如部分人员去世或失踪、无法追寻等。此外,还有照片不规范的情况,如照片经过美化、照片中人物过多、父母无孩子照片直接上传父母本人照片、比对年龄区间较大等,都给比对工作增加了难度。
识别年龄跨度可达30年
目前百度人脸识别人工智能系统能够识别的年龄跨度可达30年。
百度AI平台部产品经理杨抒含介绍称,人脸识别技术基本原理,是从人脸照片上,提取所有的面部特征(眉毛、眼睛、鼻子、脸型轮廓等),把这些特征换算成不同维度,并给每个维度配比上不同的权重。当两张照片进行对比时,会针对每个维度挨个对比,得出每个维度的相似度得分,再根据每个维度的权重比例计算出总体的匹配度得分,给出两张脸的相似程度。
不过在实践中,技术团队发现一个很大的问题,目前基于强大的数据分析,很容易识别两张近期的照片。但是对于识别十几年或者时间跨度更久的照片,并没有大量的数据可以分析。没有足够多的数据,基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。
据了解,百度目前的跨年龄人脸识别训练模型使用的数据主要来自百度内部员工贡献的图像,再加之用一个大规模人脸数据训练好的模型作为底座,然后用跨年龄数据进行更新。对于数据量不足的问题,百度希望未来能有更多这样的数据,包括和公安部等政府机构合作。
在实际操作中,技术团队也积累了有益的经验。“我们利用正确的对比照片,不断纠正调整脸部特征维度的权重比例。如鼻子的权重数很高,识别时就重点进行鼻子的比对,以提高精确度。” 杨抒含表示。
2017年两会期间,全国政协委员,百度公司董事长兼CEO李彦宏曾提案 “利用人工智能技术来解决儿童走失的问题”。 
李彦宏建议,国务院办公厅牵头,协调公安部、民政部等“反对拐卖妇女儿童行动工作部际联席会议”的重要组成单位,统筹企业和社会力量,利用人脸识别等大数据和人工智能技术,进一步提升儿童走失案件的侦破效率与破案率。具体建议包括:建立适用于搜寻走失儿童的人脸识别模型;建立覆盖全国的走失儿童数据库;将人脸识别技术与治安、交通监控系统相结合。
责任编辑:沈关哲澎湃新闻报料:4009-20-4009   澎湃新闻,未经授权不得转载
关键词 >> 人工智能百度人脸识别跨年龄

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