“一旦出手，从不失手”的非职业爆料人

周筱赟其人 他的公众形象,永远是一副蓝黑色的墨镜,一个普通的医用白口罩。没有人知道他的真实面目、实际年龄、个人背景。“戴上口罩和墨镜,公开出席活动。慷慨陈词,揭露黑幕,我是揭黑者;摘下墨镜、去掉口罩,走入人群,我就是一个普通属丝,没人知道我是谁。”     

数字人身同一认定的技术力量与规制

历史上曾经仅以神示法和决斗法方能实现的人身同一认定,经技术迭代演进为诸如人脸识别等数字人身同一认定,具有了高效、高能的“助力面向”。但在场景效应下,数字人身同一认定还隐含着侵害隐私和个人信息的“权力面向”。当前,数字人身同一认定的法律规制存在“授权不全面,限权不充分”的问题。为此,数字人身同一认定的规制完善需以生物识别数据为中心,并在价值论和方法论层面分别采取“两头强化”和“法技协同”原则;且应从赋权与限权两方面出发,对数据收集、使用、存储和删除等环节及其适用场域进行体系化完善。     

人脸识别技术在公安工作中的应用推进

当前,人脸识别技术在公安工作中的应用既面临重大机遇,也面对许多挑战。借助该技术,公安机关可以实现对各类违法犯罪分子的快速识别和及时布控,但这又必须以更大的比对容量、更高的识别精度为前提。对此,通过"无感"方式持续获取相关信息,并进一步通过大数据人工智能算法进行人员分类刻画,可以较好地克服现有难题,提升公安机关的社会管控能力。虽然在隐私保护、精准识别和行业标准制定等方面还存在有待完善之处,但随着人脸识别技术的不断成熟,其必将对大数据信息化条件下的公安工作产生巨大的推动作用。     

人脸识别多级架构体系在公安中的应用

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,随着IT技术的发展及深度学习理论和技术研究的日趋成熟,人脸识别技术为公安业务应用提供了强有力的支持。以贵州公安建立的人脸应用系统为例,着重分析了公安领域搭建人脸识别多级架构体系及其应用流程,希望能对公安系统产生一定的借鉴意义。     

FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

为对当前人脸识别技术在公安业务中的应用效果和水平进行评估,采用大规模实际应用场景数据,组织行业主流企业进行人脸验证、人脸检索、人脸布控、人像(全身)检索测试,形成了人像人脸识别应用关键技术指标参考基线.该基线报告适用于我国各地公安人像人脸识别系统和工程项目的建设规划、选型、升级及应用效果综合评价考核.     

视频人像的辨认路径探析

视频监控系统的侦查应用一直受到侦查部门重视,同时也是理论研究热点,但对视频人像的辨认路径探讨并不充分。通过全面回顾视频人像的利用路径,提出视频人像辨认的重要性,继而提出视频人像辨认应具备的客观条件、主体条件和主观条件,在此基础上阐述了视频人像的清晰化处理现状,之后对于视频人像辨认范围的确定进行重点探讨。根据视频人像辨认范围的不同,分别对在警方内部开展辨认、根据视频中目标对象的籍贯范围、职业范围、活动范围进行有限范围内的辨认,以及无限范围辨认的方式与风险作出深入探讨。     

基于KNN的人脸识别算法融合方法

人脸识别技术作为公安机关应用最广泛的一项现代信息技术,在人口管理、治安防范、案件侦查、便民服务等工作场景都有着显著的成效。受数据噪音、算法引擎本身以及客观环境的制约,基于单一人脸识别算法在现阶段公安机关实战应用场景中,仍存在一些问题。提出了一种基于KNN的人脸识别算法融合方法。该方法的多算法决策根据单一算法引擎返回的分数和Top N之间的分布情况决定是否进行多算法比对,对“没有把握”的返回结果通过KNN算法融合判定,以达到节约计算资源,提升不同场景下人脸识别引擎的鲁棒性和准确率目的。结果表明该方法在复杂人脸识别测试集的识别准确率达到93.45%,有效避免了单一算法的局限性,提升了人脸识别的综合性能。     

视频感知多维数据融合应用建设思路与实践

对视频监控、感知采集建设的现状及需求进行了分析,提出以视频大数据为基础的多维度融合应用的建设思路和技术方案,对所取得的实践成效进行了分析描述,最后对数据融合分析的应用前景进行了讨论。     

人脸识别市场问题面面观

人脸识别当前主要应用还是以高端群体、政府、机关单位、特殊安全部门、大型工厂、企业等为主，未来人脸识别市场会逐步步入民用市场，进入大众应用，可以为普通民众所用。