从“董明珠事件”看信号灯人脸识别系统

路口的应用场景就属于后者。目前公开的、最大的人脸识别数据库是MegaFace，达到百万级别，是目前全球最大的公开人脸识别测试集，也是目前最为权威热门的评价人脸识别性能，特别是海量人脸识别检索性能的基准参照之一。

这项赛事中有项挑战是在百万级别人脸数据中进行识别测试。目前排名第一的算法在此项测试中达到98%（2018.3）的精度（值得注意的是，作者对数据做了处理，这是处理后的精度，不做处理的话，算法精度在83%左右）。

识别闯红灯这套系统要在亿级甚至十亿级规模的干扰里达到报道里声称的90%的rank1识别率，可信度不高。“10^9的样本是非常挤的，即便在一个完美的特征空间里都未必能取得90%的rank1识别率，更何况还有光照、姿态和路人戴墨镜等问题。”相关研究员分析。

那么，这套系统在业务上是否存在减小搜索空间的可能？

实际上，在很多机器代替人力的场景通常都会保留人工干预的空间。例如可控环境下的人脸识别已经可以在非常小的误识率（FAR）的情况下取得比较理想的准确率（TAR）。在涉及安防这些不能犯错的场景中，系统还是会选择把困难样本交给人去处理。

说到底库为16亿人像，比对的难度并不是问题。数据库和比对算法都是可以优化。简单来说，是在本地人占90%的情况下，把数据库限于本地人（本地人可能还有50%做行人的概率小于1%，例如婴儿宅男和开车族）。

参考电子警察，部分困难样本由人工来进行后台审核。

但是，电警审核一般是离线审核，比如这周拍的片子留到下周审核。而该系统有实时性要求，跟电警不太一样。另外电警审核难度不大，这套系统对人脸分类的准确度要求估计早已超过人脑极限了。

曾参与上海城市级安防布控项目的行业人士表示，在职的时候捕获率、识别率都不高。一天也没几张，按老东家的套路必然后台会审核的。审核是肯定会有的，目测审核的人力成本还是挺大的。只把抓到的人脸实时显示出来就行了，至于身份信息，还有很多人工要做才能确认的。

有参与该类项目的真身表示，政府采购都有极其严格PK流程和评判指标，可靠性是绝对不用质疑。我们的证件照底库是16亿。

“这套系统主要抓附近居民，结合地理信息，只检索附近几个小区，而且不一定要抓多准，只要能抓几个典型，威慑一下就好。”有行业人士认为，这类项目仅作为试点推行，目前人脸识别系统主要适合做跨摄像头的罪犯跟踪等，单纯抓人脸，摄像头的分辨率也的确不够看的，平均50*50像素大部分厂商都无法做到。

“这根本不是识别率的问题，而是闯红灯这种场景根本不适用人脸识别。”有从业者提出质疑。

一是技术准确性影响无法作为证据使用。这项技术是1：N的人脸库检索匹配，即便出来的结果也只是给出相似人脸案例，并不能保证100%准确，在法律上是无法作为证据使用，只能列为嫌疑。而摄像头在抓拍的过程中，受到角度光线移动速度等影响，采集的质量不如对着地铁扶梯抓拍实在。

二是海量检索的时间、及人力成本太高。如果非逃犯，用来做违章过滤后，还需要进行进一步的人工排除，组合其他摄像头位置进行组合匹配，再进行进一步确认，人力成本太高。

安防从业人员认为，这个东西是否有意义已经不是简单的技术问题了。

一方面工程角度有太多难题，人脸识别最大的难点就在相机拍摄环境，即光线变化，角度等，其次就是面部特征的变化可能性太大。

另一方面是算法要满足室外、一次/多次拍摄等要求，即使在行人再识别（person re-id）也没有达到非常理想的程度。

结语

从海量的（全球，或者全国，或者全市）样本中，去筛选这一个闯红灯的人。精度要达到多少才能满足要求呢？

比如从百万级ID照片中，识别这个闯红灯者的照片，精度即使做到99.9%，那么平均还有上千人被误判，或者说，只能筛选出一个包含上千个体的集合。但是针对行人检测的数据库搜索是10亿级别的，如果只考虑一线城市，至少也是千万级别的。

而现在，这个准确率只有90%。

人脸识别技术并非万能，即使在舞台最大的安防产业，人脸识别技术所能发挥的角色也有其限制。

（编辑：核心网）

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