论人工智能在视频侦查中的应用（以人脸识别为例）

刘珊珊

摘要：大数据时代背景下，数据信息迅猛发展，人工智能已经润物细无声的渗透入我们的生活，其在人类的生产和生活工作中体现的效率和性能得到普遍认可。大数据带来数字化文明，也产生数字化犯罪。在公安机关办案过程中，视频侦查在整个侦查工作中体现着快捷与高效的战术地位，为进一步确定与逮捕犯罪嫌疑人提供着有利条件，发挥着极其全面的作用。视频侦查相对于整个侦查工作而言越来越专业化，在侦查方法体系中已经自成一派，发挥着其他侦查措施无可比拟的作用

引言

2017年7月20日，国务院印发的《新一代人工智能发展白皮书》中表示计划在2030年，中国的人工智能理论、技术和应用将达到全球领先。人工智能科技正在让人民的生活和工作变得高效，社会和科技的发展为我们生活带来便利、改进了侦查方法的同时，也为犯罪分子提供新的犯罪手段和思路，犯罪的方法手段随之发生了相应转变。当下，犯罪态势日益复杂化，首先体现在犯罪率的逐年上升以及犯罪总量的不断扩大。依靠传统的侦查手段和方法侦破智能化的高科技犯罪远远不足，将人脸识别、虹膜识别、声纹识别、步态识别等人工智能技术（Artificial Intelligence）运用到侦查领域的现代侦查模式成为时代的必然选择。

一、视频侦查概述

视频侦查又称图侦，是指侦查人员为了侦破已经发生的刑事案件，实现打击犯罪与保障人权的目的，而运用以视频监控为主的一系列现代化工具、技术和手段，依法调取与案件有关的视频图像，并对其进行识别、分析，最终从中发现能够反映案情的线索及证明案件事实的证据的一项专门调查工作。狭义的来说，视频侦查工作就是指运用视频 监控设备为侦破刑事案件服务。开展视频侦查工作需要一个持久的循序渐进的过程，最理想的状态就是视频侦查技术的普遍运用能够使犯罪分子的犯罪行为不可隐蔽，将大部分作案过程都曝光在视频监控之下，即使图像中没有直观的反映，也可以通过视频监控的回放，最终分析研判出案件的来龙去脉。视频侦查工作要调取所有可以利用到的视频监控系统存储的视频资源，引导现场勘查、询问、讯问等侦查措施，最终查明案件真 实情况、查缉犯罪嫌疑人。

从性质上看，视频侦查不仅具有侦查工作的一般属性，同时还具有现代化侦查方法的独特之处。当前阶段，视频侦查呈现出以下特点：

1. 信息性。视频侦查的诞生与发展，主要基于两个因素：一是侦查工作本身对信息的现实需求，另一个是视频技术在信息收集方面的功能优势[1]。

2.技术性。视频侦查工作的开展，得益于视频技术的产生和完善。视频侦查的优势在于运用物理替代人力，借助科技手段高效便捷地满足侦查工作的需要，因此它对技术软硬件的依赖是十分明显的。

3. 系统性。视频侦查是一项系统性的工作，并非只包括“调阅录像”这一个环节，在侦查人员调阅录像的背后，还有许多重要的关联环节包括人员的组织与配合、操作流程与标准的规范、视频图像的处理与管理等体制机制方面的内容。系统化是视频侦查工作得以组织实施并发挥作用的结构基础，系统化程度越高，视频侦查工作就越是高效顺畅 [2]。

4. 專业性。一方面，视频侦查相对于整个侦查工作而言越来越专业化，在侦查方法体系中已经自成一派，发挥着其他侦查措施无可比拟的作用。另一方面，视频侦查组成结构及主体分工越 来越精细化，工作机制与工作体制逐渐标准化、规范化、制度化，人员也逐渐专业化和职业化。

5. 社会性。犯罪活动的社会性决定了视频侦查工作的社会性。首先，各行各业都已广泛普及和应用视频技术，这使得视频图像的分布呈现出社会化特征。

二、人工智能背景下的视频侦查（以人脸识别为例）

（一）人工智能概述

人工智能技术是一门结合信息、数学、心理等多项学科的综合性技术，它可以完成对人类大脑的分析模拟，产生人工神经网络。即采用计算机网络技术完成对人类大脑看待事物、问题方式的模拟，从而使人工智能技术在实际应用过程中表现出模拟人类思维的效果。人工神经网络具有非常强大的兼容性，因此在很多行业中，都可以通过人工智能技术来进行行业优化。1当然，这在司法领域也不例外。

人工智能的飞速发展，导致世界上已有多个国家将其纳入到国家战略层面，我国亦不例外。人工智能将改变侦查机关的侦查行为的意义主要体现在以下两个方面：一方面，信息化、大数据的发展促使现代化侦查模式在“数据+智能”为主要要素的基础上逐渐形成并不断完善，侦查智能化在人工智能的背景下也从意识层面到实战层面逐渐得到改造和升级。例如：侦查机关在收集证据和抓获犯罪嫌疑人的工作质态在步态识别、虹膜识别及人脸识别等人工智能技术等辅助下将得到深刻的改变。

另一方面，用数据推动智能化预判预警，充分整合发案率和破案率的情况，智能分析违法犯罪的高发地点和违法犯罪的高发时间段，自动划分治安防范重要区域和重点时段，以此为依据调整警力部署和打防重点。智能化深度挖掘海量数据资源中的内在价值，以大数据智能应用为核心的智慧巡逻防控新模式将侦查机关工作前置化，预测犯罪，把即将发生的犯罪行为扼杀在萌芽当中，降低发案率，同时提高社会治安状况2。

作为人工智能领域的关键技术与典型代表—人脸识别（Face Recognition），凭借其自身具备的非接触性、非强制性、操作简单等突出优点，在智能机器人、智能视频监控系统、门禁系统等社会生活领域与身份核实、治安防范、人口管理、犯罪嫌疑人的追逃与辨认等公安工作领域中均得到了广泛运用。

（二）人脸识别在侦查工作中的应用领域

1.应用于核对人员身份

利用人脸识别核对人员身份信息，主要是指侦查人员可以通过数码相机等图像采集设备采集含有待确认人员的面部信息图像，将采集到的图像与相关人像数据库中的图像进行比对识别，从而确定人员身份。此方法简单快捷，且相对准确高效，目前已广泛应用于核查人员身份的工作中。而且，目前我国公民持有的第二代身份证，为核查人员身份工作提供了大量清晰的人员图像数据信息，一定程度上提高了工作效率。以北京站安检口、出站口安全管控项目为例，北京站每天有数以万计的人员流动，人员成分复杂，公安机关可通过人脸布控系统对进出站人员进行实时的信息采集、比对并筛查出重点人员，实现人像信息的数据分析、识别报警、实施布控等应用。

2.应用于追逃工作

目前，侦查机关将人脸识别等前沿科技拓展应用到了追逃工作中。在侦查过程中，侦查机关可以利用社会信息与警务信息，锁定犯罪嫌疑人排查范围并获取含有人脸信息的图像。利用现有的人像数据库，输入待比对图像进行比对与筛选，从而进一步确定犯罪嫌疑人的身份信息破获案件。人脸识别技术是实现追逃工作目标的重要技术支撑，在辅助追逃工作方面也起着较为重要的作用，只有识别且确定犯罪嫌疑人，才能准确地将其抓捕归案。

3.应用于监控系统人脸图像识别

现如今我国已建立起完善的视频监控系统，并分布于各级城市的人员密集场所，如车站、机场、宾馆等地以及主要街区。利用视频监控系统也可以获取还有人脸信息的图像。但通过此种方式获取的图像信息往往存在分辨率低、模糊不清难以辨认等问题。此时我们需要先将视频中截取的图像进行清晰化处理，在利用人脸识别技术展开识别比对的工作，快速准确地得出识别结果，辅助侦查工作。

4.应用于身份不详者及无名尸的辨认

侦查实际工作中，有些犯罪嫌疑人被抓获后消极情绪严重，想通过消极抵抗的方式干扰侦查工作的进行，拒不交代自己真实的身份信息，此时侦查人员可以采集待确认人员的人脸图像信息与相关数据库（如公安人口信息库）中的图像进行比对，通过人脸识别的方式，得到真实的身份信息。类似的方法也可应用于无名尸体的信息查找与辨认，帮助侦查人员及时破获案件。

三、结语

人工智能时代已经悄然而至。正如随着网络、电脑的普及，大部分的传统犯罪都将主战场移至隐蔽性更强的网络世界。视频结构化解析技术正在变革传统视频应用。城市中大规模视频监控设备的铺设，让接触式犯罪更容易被发现，視频监控不再是硬件意义上的视频设备，而是融入大数据侦查、智慧警务和智慧城市的总体布局之中的智能终端。在视频侦查技术飞速发展过程中，也不可避免的出现一系列问题。比如：当视频人脸识别系统给出的一系列相似对象，有哪些方式去排除或者肯定嫌疑对象？从流程设置上，如何避免视频人脸识别错误带来的负面影响？类似的问题也会出现在视频大数据的应用过程中。通过合理设置应用视频新技术的程序，规范视频侦查和后续侦查工作流程，可以降低视频新技术可能造成的技术性失误。

参考文献：

[1]李从志、郑近德、潘海洋等：基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法[J].噪声与振动控制，2018，38（5）：173-179.

[2]蒋瑾：《人工智能背景下侦查模式的探索》华东政法大学，2019年硕士论文