警匪对决 人脸识别真的那么管用吗？

佛罗里达州根据人脸识别系统实施逮捕的首例案件发生在2004年。根据当地媒体当时的报道，一位因为违反缓刑条件被追捕的女子向警察提供了一个假名字。随着FACES的使用扩大到全州，图像库融合了驾照系统，逮捕案例越来越多。到2009年时，皮尼拉斯县警长办公室已经把近500次逮捕归结于人脸识别系统。到2013年时，这一数字逼近了1000。只有少数案例对外公布。

最新数据显示，皮尼拉斯县人脸识别系统自2014年以来成功在400多个案件中识别出了嫌犯。但是，这个数据存在缺陷：并不是所有成功识别案例都被记录在案，存在疑问或者遭到否定的结果也没有被记录。不过，再加上相关法院文件，大约半数的案件记录能够轻松查到。最新的人脸识别案件清单还分析了人脸识别最适合协助解决哪些犯罪案件：商店行窃、伪造支票以及身份欺诈。

在这一连串案件中，警察都在寻求身份检查。“我们把它称之为‘点名游戏’，”警长谷奥地利表示，“我们会在大街上拦下某个人，他们会说，‘我叫约翰·多伊’(John Doe)，我没带任何身份证明。”

在大约36个法院案件中，尽管图像模糊，但是人脸识别依旧发挥了重要作用。其中接近20个案件涉及小偷小摸，其他案件则更为严重。

皮尼拉斯县的文件记录显示，在2017年希尔斯伯勒县附近的一处ATM机发生了持枪抢劫案后，调查人员使用人脸识别技术锁定了嫌犯。他们把ATM机的监控视频拿给嫌犯的女友看，后者确定了嫌犯身份。嫌犯随后认罪。

在近20起皮尼拉斯县人脸识别案件中，调查人员在试图确认无法知道自己身份的人，例如阿尔兹海默症的病人和谋杀案受害者。皮尼拉斯县警长办公室称，人脸识别技术有时还会被用于协助确认证人。

人脸识别技术在破案领域的一些最前沿应用并未展示出积极成果，已经被放弃，例如在机场的使用。

图像质量是关键

“这取决于图像质量，”皮尼拉斯县警长办公室协助运营人脸识别系统的技术支持专家杰克·罗伯托(Jake Ruberto)表示，“如果你在系统中输入的是无用信息，得到的也是无用的结果。”

FACES系统由法国公司Idemia开发，后者的原型算法也在美国国家标准与技术研究院的近期多项测试中表现优异。但是，执法部门使用的FACES系统不一定包含最新算法。例如，皮尼拉斯县所使用的FACES系统上一次大幅更新还是在2014年，但是该县一直在评估其他更新产品。Idemia不予置评。

近几年，优秀人脸识别技术的升级令人震惊。在政府测试中，人脸识别算法能够与拥有160万张面部照片的数据库作对比。2010年，人脸识别系统在理想条件下的错误率略低于8%。这里的理想条件指的是照明充足、高分辨率、前脸照片。到了2018年时，这一错误率已降至0.3%。但是在监控视频条件下，执法部门无法指望人脸识别达到这么高的可靠性。

也许，人脸识别技术最大的争议在于它在识别不同种族人群时的不稳定表现。美国国家标准与技术研究院去年12月发布的测试数据显示，在评估黑人女性的图像时，政府调查所使用的人脸识别系统类型更容易出错。佛罗里达州执法官员称，该技术的表现并不表明它存在某种程度的种族偏见。

皮尼拉斯县和其他地方的官员还强调了人工审核的作用。但是，借助护照图像进行的测试发现，人类审核员也很难在类似的人脸识别结果中确认出正确的那个人。在这些测试中，护照系统员工常常会选错。

质量较差的图像导致了匹配的错误。照明条件昏暗、面部扭向一定角度以及使用棒球帽或太阳镜进行的轻度伪装会影响人脸识别的准确性。

在一些公民自由法律更严的国家，人脸识别技术的短板暴露无遗，尤其是在被用于在人群中发现罪犯时。英国伦敦拥有庞大的闭路电视摄像头网络，但是一项人脸识别研究发现，该系统在测试时完成了42次匹配，但是只有8次是被证明准确的。

皮尼拉斯县前任和现任官员表示，他们对于这一结果毫不惊讶。“如果你想调查银行抢劫案和便利店抢劫案，人脸识别技术并不管用，”吉姆·梅恩(Jim Main)表示，他曾负责皮尼拉斯县警长办公室的人脸识别项目技术部分，在2014年退休，“你不可能说‘停一下，让我找到你的照片’。”(作者/箫雨)

（编辑：应用网_阳江站长网）

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