在攝像頭無處不在的今天，為什么治安案件和刑事案件還是頻繁發(fā)生？為什么大量案件還是很難偵破？ 天網(wǎng)恢恢疏而不漏 的愿景什么時(shí)候才能真正實(shí)現(xiàn)？
人臉識(shí)別發(fā)展到今天，已然處于這個(gè)領(lǐng)域的黃金時(shí)期。
2012年底，Geoff Hinton的博士生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever采用深度學(xué)習(xí)的算法，在圖片分類的競賽ImageNet上，識(shí)別結(jié)果拿了第一名。這個(gè)標(biāo)志性的事件直接改變了圖像識(shí)別的發(fā)展軌跡，自此，深度學(xué)習(xí)開始席卷整個(gè)CV領(lǐng)域。
（從左到右依次為：Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky、Geoffrey Hinton）
首當(dāng)其沖的當(dāng)屬人臉識(shí)別。
深度學(xué)習(xí)的欣欣向榮直接推動(dòng)了人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展，人臉識(shí)別一下子從刀耕火種的原始階段進(jìn)階到了長風(fēng)破浪的盛世王朝。很快，人眼的識(shí)別準(zhǔn)確率就在標(biāo)準(zhǔn)測試集上敗給了計(jì)算機(jī)。
很多公司都喜歡在各個(gè)測試集上刷榜，99%的識(shí)別準(zhǔn)確率早已不是什么大新聞。現(xiàn)在沒在某某測試集上刷個(gè)第一，都不好意思說自己是做人臉識(shí)別的公司了。
至此，在深度學(xué)習(xí)的加持下，人臉識(shí)別算法已經(jīng)達(dá)到了它的鼎盛時(shí)期。
人臉識(shí)別的最終訴求莫過于確認(rèn)身份，識(shí)別唯一的ID屬性。除了遠(yuǎn)程開戶、智能迎賓這種標(biāo)準(zhǔn)化的場景外，更大需求其實(shí)在安防監(jiān)控。
根據(jù)最高人民檢察院和最高人民法院關(guān)于刑事案件數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，2015年全國人民法院新收刑事一審案件1126748件，同比上升8.29%。（數(shù)據(jù)來源：2001-2016年《中國法律年鑒》）
這只是一個(gè)參照數(shù)字，至于每年到底有多少刑事案件發(fā)生，具體數(shù)字無人知曉，這里面有多少案件得以偵破，我們也無從得知。但是，我們能看到，在攝像頭無處不在的今天，還是有很多人肆無忌憚地進(jìn)行違法犯罪活動(dòng)。這其中一個(gè)很重要的原因就是，攝像頭的數(shù)量雖多，但絕大部分情況下都拍不清人臉，犯罪分子存在僥幸心理，因而選擇鋌而走險(xiǎn)。
為什么滿大街1080P的高清攝像頭，依舊拍不清人臉？
為了更直觀地解釋這個(gè)問題，我們做了一個(gè)小小的實(shí)驗(yàn)。
我們讓幾位同事分別站在距離一臺(tái)高清1080P相機(jī)10米、20米、30米處，拍照后截取他們的臉部圖片，發(fā)現(xiàn)他們臉部圖片的像素分別只有36×36 pixel、18×18 pixel、12×12 pixel。
