人脸识别太强大，张学友演唱会又双叒抓逃犯了！

张学友作为90年代的歌坛传奇，是很多人的美好回忆，《吻别》、《心如刀割》一首首经典歌曲传唱至今，陪伴许多人度过青春岁月。

想必大家都一定听过《她来听我的演唱会》这首经典歌曲，不过这一次歌词得改改了，“他来听我的演唱会，送了逃犯手铐一对！”而且，这是张学友送出的第三副手铐！到底是怎么回事？

5月20日晚上19时30分，嘉兴体育馆被张学友的歌声点燃。一首首耳熟能详的劲歌金曲，在歌神宝刀未老的歌喉演绎下，引爆了全场一次次的高潮气氛，观众挥动荧光棒，不时上演万人齐唱……谁也没想到，台上唱得嗨的张学友再次终结一名网上逃犯逃亡生涯。

当晚7时许，于某准时拿着演唱会门票，到嘉兴市体育馆西侧看台入口准备检票进场。他没意识到，自己已经被“盯”上了。

嘉兴南湖区公安分局技术与数据服务中心综合管理室主任沈月光说：“在他通过安检门后几分钟，我们系统发出预警，此人为网上在逃人员。”

他是2015年被列为网上追逃的对象。现场民警和保安立即对相关看台进行搜索，但由于现场人数较多，且灯光昏暗，加上担心大规模巡查会引起犯罪嫌疑人的注意，最后警方选择迂回战术，在西侧看台的进出口外进行蹲守。直到演唱会结束散场，民警从蜂拥而出的人群中一把抓住了意犹未尽的于某。

据了解，这已经是张学友演唱会上，第三次抓到逃犯了……

5 月 5 日，在张学友赣州演唱会上，警方在安检过程中，“利用高科技手段”现场抓获逃犯一名。

4 月 7 日，张学友南昌演唱会上，民警将一名男子从看台上带离现场。据悉，该男子因涉嫌一起经济案，被赣州市公安局列为网上追逃人员。

三次演唱会，三度抓到逃犯，歌神的魅力连逃犯都能征服，对此不少网友调侃道“歌神，你难道是警察安插在娱乐圈的卧底？”其实张学友当然不少什么“逃犯克星”，真正让逃犯无所遁形的还是要归功于高科技。

公共安全面临严峻情势，不仅是在我国，也是国际上关注的重大课题。全国平安城市建设视频监控前端数量已超过2000万。从城市到农村，从公众场所到各种角角落落,2000万个监控摄像头组成了一张“天网”，无时无刻不在看着你，这就是我们公安部组建的“天网工程”。

只要你的照片被上传系统，无论你在哪儿，但凡出现在摄像头之下，它就会马上识别出你的性别、年龄、穿着。也许你的照片不够清晰，也许你只是漏出了一个侧脸又或许你是低着头，都不会影响到监控对你的识别，且准确率超过90%

如此炫酷的科技自然是大大助力了为民除害的工作，只需1秒这些照片就会和公安网上逃犯数据库里几十万数据计算对比完毕，一旦发现逃犯，警报就会响起，出警抓坏人完事。

面对海量的视频及图像信息，发现犯罪嫌疑人的线索，对警方来说一直是最迫切的需求。得益于人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面的天然优势，智慧安保人像识别应运而生。

有些通过在前端摄像机内置人工智能芯片，实时分析视频内容，检索运动对象，识别人像信息，并传递到后端人工智能的中心数据库进行存储，再利用强大的计算能力及智能分析能力，AI 可实现对嫌疑人信息进行实时分析，并给出最可能的线索建议，成为办案人员的专家助手。

还有的，通过采用摄像机或摄像头，采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关处理技术，通常包括：

人脸检测：判断输入图像中是否存在人脸；如果存在人脸，返回人脸所在的位置。

关键点定位：确定人脸中眼角、鼻尖和嘴角等关键点所在的位置，为人脸的对齐和归一化做准备。

人脸归一化：根据关键点的位置，采用相似变换，将人脸对齐到标准脸关键点，并裁剪成统一大小。

特征提取：利用海量数据，训练卷积神经网络；将人脸图像表示成具有高层语义信息的特征向量。

特征比对：主要是利用Metric Learning等技术，进一步提升识别准确率。

人像态视识别，是构建深度人像识别的一个新概念，也是未来智能安保的发展趋势。安防的重点是人，特别需要关注和获取重点人群的全面信息。例如以下的相关信息：关注人物出现在公共场所和交通卡口；他的行为和举止是否异常；携带包裹进入公共场所，走出后箱包是否消失；其面部表情和神态如何；近期是否有过敏感接触、过激言语等。

对感知对象行为的企图、目标、后果的隐性特征进行认知，以表达其行为与其他事件的关联、影响、及潜在的可能后果。意态的显性特征认知较为容易实现，意态的隐性特征认知难度较大，但实际的事件预测十分需要。例如，同样是购买一把菜刀，如果是一个主妇，可能是用于家庭的厨房餐饮；但若是有前科的人，则需要预警；—又如，一个人长时间在某个地方徘徊，像态是徘徊，但意态可能预示可能的事件。

将人像态视识别与智能视频分析有机结合，运用于安防领域，无疑将提高公安安防工作的效率，为平安城市建设和公共安全保障提供精准和有效的信息技术手段，大数据背景下国家社会安全保障重大需求。

原文作者：钱塘大数据

读完这篇报道之后，你是否想要更深入地探索人脸识别技术的奥秘？作为设计师，在为应用该技术的智能产品做设计时，又应如何打造好用户体验呢？

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