人总会有说谎的时候,说谎技术较深的人,还能带上应景的表情,让对方相信他说的就是对的。在公安刑侦领域,为此还设计出传说中的测谎仪,即通过记录测谎者的多项生理反应,以此在犯罪调查中用来协助侦讯,以了解受询问的嫌疑人的心理状况。
这确实是看似非常有效的测谎产品,那么如果你需要测试对方是不是在说谎,那么这个产品将不会成为你的选择。因为这个测谎仪具有强制性,就像在刑侦领域的应用一样,是公安对嫌犯的业务测试。在生活中,你如果要对方带上这个测谎仪,不仅没有达到你对他进行测谎的目的,双方的关系还由此可能变坏。
那么,没有更加直接、隐秘的测谎方式了吗?
目前是没有被普遍认同的有效方法。但是随着人脸识别技术的不断深入,以及人脸样本数据的激增,以及人工智能对于人脸记录的学习能力的增加,即通过长时间记录一个人的脸部表情及瞳孔的变化,可以达到预判在监控镜头下的人是否处于说谎的状态。
在一张美丽笑脸背后,也许你被骗了
人脸可以用来识别的点位有上万个,有效的人脸识别点位大概是三千个,那么在未来的应用场景中,我们可以这样的憧憬,当你与对方在交谈的时候,在头顶上的监控摄像机正在记录对方说话时的脸部表情与瞳孔变化,摄像机将这些抓拍视频数据经过结构化技术处理后,传输到后端服务器,通过与前几次的服务器对说话者所进行的人脸与瞳孔采集,加上人工干预将对方说谎时的表情加以定义(YES or NO),服务器将自动预判出对方此刻是不是在说谎。
这样,在算计的人生里,我们就可以借助更加便捷的方法准确计算对方是不是在欺骗你。
这个看起来确实有些超前,但在人脸识别技术不断深化应用的阶段,这样的应用存在可能。在计算机的世界里,软件让一切变成可能,同时也有人表示,所有的模型都能计算,人脸识别的商业前景非常巨大,目前在以机器视觉为核心的商业应用中,各类手机支付、在线业务办理应用、公司考勤、银行业务、商超人群统计分析、公安刑侦破案等市场都表现出强劲的商业前景,在虚拟现实、无人驾驶汽车、机器人、智慧城市以及物联网中也看到它的成功应用,人脸识别技术正在彻底改变了传统的生活习惯、业务办理方式,让生活更加的便捷及科技化。
旷视科技人脸识别应用于某公安科技强警项目中
“先让机器看懂世界,再让机器真正思考,在人工智能技术转化为生产力和商业价值,必须依附于不同的行业与产品之中,形成数据、技术、产品不断循环的滚雪式闭环。” 旷视科技有限公司商务总监宋晨对于人脸识别技术的应用有着深刻的理解,他以旷视科技在人脸识别从实验室算法到商业应用为例提到,“随着近四年的探索,以技术为驱动,目前旷视科技已经真正地将人脸识别技术进行商业化,从支付宝到平安信贷,再到近期的杭州G20峰会,让全社会兴起一股“刷脸”的热潮。”
任何技术在后续应用阶段的突飞猛进,都是从刚开始的蹒跚学步出发。人脸识别技术要用于测谎,也是基于现阶段的看似费财费力的基础上逐步发展壮大起来。
在泛安防领域,目前人脸识别技术运用较多的是在与行政机关以及公安部对接的智慧城市项目中。其主要结合公安部的嫌犯的黑名单,在公共交通的出入口处,部署摄像头,通过摄像头抓拍人像,从而进行比对,快速锁定犯罪嫌疑人。
从单点应用到产业链体系的规划发展,宋晨认为,机器识别生态链的建设,要覆盖人的工作环境、生活环境、消费场景的生活状态,打通这三者的数据链条之后,便会有征信、精准营销的业务,为更多用户提供咨询及服务,未来这个领域的企业会成为一家数据运营公司。
众所周知,相比静态识别,动态识别中非配合与精准识别为其最大挑战,这不仅关系到用户的体验度,也是技术发展的难点。虽然目前识别率并不能达到100%正确,但随着数据的积累,识别率将不断朝着这一方向发展。
对于这个问题,宋晨表示,除了技术本身,前端硬件的挑战也是无需置疑的。人工智能下的人脸识别并不是在某个场景下抓拍部分人脸的特征,结合在另一个场景下抓拍的特征,拼在一起进行比对。而是通过在每秒25-30帧的动态识别中,关注人的变化,如果人在这过程中达到质量判断(机器判断是否有效的照片)的阈值,那系统便可以进行人脸判断和识别,如果没有达到,工作将继续与算法服务器进行比对。但如果因为摄像头的问题,这点在技术上是无法改变的。针对这种情况,我们除了基于软件及算法的优化,加强质量判断的方式之外,也会基于硬件的优化(宽动态、逆光曝光调节等),让更多摄像头保持位置不变的前提下,改善动态识别的效果。
在应用的需求下,总会可以找到解决的办法,人脸识别技术业务的多元化应用的生命力,在于其结合行业业务特征所进行的智能分析,这个前提是必须建立庞大的数据库,拥有自主学习的人工智能算法,以及拥有一套可持续发展的商业生态体系。在这些技术逐步落地并成熟应用之后,跨过安防,人脸识别或许在人脸测谎方面的应用会成为现实,也是公安刑侦在执法过程中依靠科技手段,让嫌犯在配合公安办案时,可以感受到更多文明的方式。