【中國安防展覽網 科技動態】人臉識別技術不新鮮，Facebook 早在 2015 年就用它來追蹤用戶信息。
它的原理是：首先系統會在臉上選取十幾個點作為數據采集點，然后用人工智能算法挨個分析，后把每個點包含的信息連起來，形成一張臉部星網圖，推測出人臉圖像。
英國和印度的研究人員聯合研發了一項識別人臉偽裝的技術(Disguised face identification，簡稱DFI)，在這套系統下，戴著面罩、帽子、眼鏡，蓄著絡腮胡子的人也可能會被識別出樣子來。
DFI和一般人臉識別技術的原理相同，不同的是它采用了光流技術來分析面罩下的面部形態。
光流是物體經過時，在視網膜上留下的一系列印記，行人、汽車、飛過的小鳥、旋轉的風扇，以及坐在火車上窗外流動的風景都是光流，科學家常通過分析它來獲得運動物體的信息。
加上光流技術后，DFI先在人臉上找了14點，十個集中在眼部周圍，一個在鼻子上，三個在嘴巴周圍。一般來說，被監測的人帶上帽子、面紗，或長著絡腮胡子時，眼部會暴露出來，這些眼周的點就是基準點，是識別人像的重要信息來源。
DFI設置的14個數據采集點。
而暴露在外的鼻子和嘴巴周圍的三個點則成了光流點。DFI就是通過捕捉這些模糊的光流點，比較他們在視頻或者不同照片里位置的變化來推測人臉形狀，后和警方手里的照片作對比，來確定那人是不是嫌疑犯。
不過光流只在能看得見物體輪廓時才管用。為了提高準確度，研究人員設置了兩套系統疊加使用，一套拍下了人所在的場景，一套只截取了人的頭像部分。這能使DFI的準確率提高到43%到56%，可要是背景再復雜一點，就又得降7% 左右。另外，如果*不帶面紗改用頭盔了，那 DFI 就無法追蹤到光流點，也就沒法推測人像了。
一、三行為簡單系統(Simple Face Disguise Datasets)；二、四行為復雜系統(Complex Face Disguise Datasets)。
“這項技術還有很長的路要走。” 人工智能評論員杰克·克拉克 Import AI 里這樣評論。不過這項技術倒是為追捕疑犯、*提供了新思路。
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