FBI用面孔识别系统抓捕潜逃14年罪犯

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[摘要]FBI使用的面孔识别技术主要是主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)技术。

   


    BI中文站 8月23日报道

    面孔识别系统正变得越来越先进，甚至就连FBI都开始用它们追踪罪犯。

    7月份，FBI利用该机构的面孔识别系统抓捕到潜逃14年的性侵和绑架犯尼尔史丹莫(Neil Stammer)。当时，美国国务院官员利用FBI的通缉海报，发现一起可疑护照欺诈案件。

    面孔识别系统发现一个自称凯文霍奇斯(Kevin Hodges)的美国人，与史丹莫的脸型非常匹配，霍奇斯经常前往美国驻尼泊尔首都加德满都使馆更新签证。史丹莫被捕证明，面孔识别技术变得越来越重要。

    FBI使用的面孔识别技术主要是主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)技术。这两种技术都可以在受控环境中，将某人的脸孔与参考照片对比。护照上的照片与被捕后拍摄的脸部照片(mugshot)，显然都是非常理想的参考照片。

    PCA与LDA技术都很擅长对比皮肤颜色、头发颜色等。而英国生物护照上使用的先进系统，甚至可以看出颧骨、鼻梁、下巴以及眼睛方面的差异。

    当某人坐着或站在摄像头前时，这些系统的表现都很棒。但是在工作室之外，这些系统的功用却大打折扣。为此，还需要名为弹性束图匹配(EBGM)技术支持，这款技术可利用二维照片创建出三维模型。这种模型可与任何后来拍摄的照片匹配，至少理论上可行。

    EBGM将头视为两个椭圆形的结合：一个椭圆的主轴是垂直的，一直从额头到下巴;另一个椭圆是水平的，从鼻尖到头盖骨后侧。这种方法是利用基准点为锚来建模。这种模式最少只需要6个基准点，而最多时可达到4万个。

    EBGM可以利用多角度拍摄的昏暗照片，建立起脸部三维模型，比如通过闭路电视摄像头拍摄的照片。一旦获得足够的基准点，它就可以建立起脸孔的基本特征。此外，EBGM还可以根据已建立的模型推测其他关键基准点。来自摄像机的数据越多，模型就越精确。一名英国官员称，如果给与足够动力，此类系统只需要80像素图片就可以帮助建立起模型。也就是说，最少只需要2张照片，就可以重塑3D模型。

    政府并非唯一对面孔识别技术感兴趣的机构。早在今年年初，Facebook的DeepFace系统就曾进行数千张照片测试，被问及他们是否是同一个人。当时，这套系统回答的正确率达97.25%。而对真人进行测试时，其准确率更是提高到97.53%。

    尽管DeepFace目前还只是研究项目，但是它可以针对Facebook中许多有名字的照片进行练习，了解这些人不同姿势、不同光线条件下的面孔变化，这是一个令人印象深刻的功能。

    正如DeepFace展示的那样，获得精确照片非常关键。护照或国民身份证件上的照片，都可以作为精确照片，因为EBGM可利用他们创造3D模型。鉴于闭路电视几乎已经无所不在，一个人想要长期隐藏在尼泊尔或其他地方变得越来越不可能。(风帆)