动态人脸识别技术侦查应用分析

王 彬

（河南警察学院 执法维权研究中心， 河南 郑州 450046）

动态人脸识别技术，也称人脸自动识别技术，是指在视频监控摄像头抓拍、检测、跟踪人脸或者人像，提取人脸特征后，关联联网的人脸或者人像数据库，通过核心算法与数据库内已有或者存储的相关人脸或者人像进行比对、识别，并推送出比中对象的一种技术体系或者识别系统。近年来，随着互联网、大数据、人工智能、云技术等的快速发展，动态人脸识别技术被广泛应用于犯罪侦查，并且取得了良好的效果。因此，有必要对犯罪侦查中动态人脸识别技术的应用问题进行深入研究，总结经验与教训，以更好地服务于犯罪侦查实践。

一、动态人脸识别技术侦查应用基础

作为一种重要的生物特征识别技术，动态人脸识别技术的侦查应用基础主要包括以下几个方面。

（一）理论基础

在犯罪侦查中，动态人脸识别技术应用的理论基础主要有：

1.同一认定原理。“同一”一词来源于拉丁文ibem，原意是“视为同一”。它不是客体自身与客体形象的同一，而是客体自身与自身的同一。同一是事物自己与自己相同、相等或者一样，即一个客体的自身等同。每一事物都具有自身的特点和特质，从而使其与其他同类和异类事物区别开来。

“同一认定，是指在侦查过程中具有专门知识和了解客体特征的人，为了解决侦查客体是否同一或者是否属于同一整体物而对客体先后及同步出现的特征反映体进行检验、比较、认定的一项专门活动”。[1]

同一认定的条件和依据是：同一认定的客观基础是客体的物质性与反映性；同一认定的依据是客体具有明显和突出的特定性；同一认定的基本条件是客体特征的相对稳定性；同一认定的主观条件是识别主体对客体特征的可识别性。在犯罪侦查中，视频监控系统摄像头抓拍到的人脸图像或者截图与联网数据库内的相关人脸图像或者截图所进行自动比对、识别，实际上就是一个客体自身的等同过程。

2.相关关系原理。相关关系是大数据的重要特征之一，它强调事物之间的相关关系。它不能解释“为什么”但却能告诉人们“是什么”，即“知其然而不知其所以然”。相关关系原理强化了动态人脸识别技术在犯罪侦查中应用的科学性，为动态人脸识别技术在犯罪侦查中的应用奠定了理论基础。

动态人脸识别实际上就是一个对具有某种相关关系的数据，即人脸图像的搜索、挖掘、比对与识别的动态过程。在这一动态过程中，动态人脸识别系统将摄像头抓拍的疑似对象的人脸图像与联网数据库中存储的犯罪嫌疑人的人脸图像进比对、识别，最后得出是否为同一人的人脸图像的结论，即作出同一认定。在动态人脸识别过程中，相关关系原理与同一认定原理关系十分密切，没有相关关系原理的支撑，动态人脸识别系统就不能对相同或者相似客体进行同一认定。因此，相关关系原理与同一认定原理从不同层面为人脸识别技术在犯罪侦查中的应用提供了相应的理论基础。

3.数据信息交换原理。一般而言，数据信息具有知识性、可识别性、流通传递性、重复利用性和主客体二重性等特征。动态人脸识别的过程就是知悉、处理和使用各种数据信息的过程。从这种意义来说，数据信息是进行动态人脸识别的中介媒质，是由数据信息发展变化的事实和能被人们认识的表现形式。

大数据时代，一切人、事、物等都可“数据化”，以半结构化、非结构化的“数据信息”形式表现出来，并在不同载体之间实现交换，这就为比对、识别视频监控摄像头抓拍到的疑似对象的人脸图像与数据库中存储的犯罪嫌疑人的人脸图像或者照片提供了条件、奠定了基础。在犯罪侦查中，侦查人员在获得犯罪嫌疑人的人脸图像后，可以将犯罪嫌疑人的人脸图像录入相关数据库，如前科人员数据库、常住人口数据库等，并与相关视频监控系统联网，进行实时人脸抓拍、比对、识别，进而锁定与抓获犯罪嫌疑人。这种通过视频监控摄像头抓拍疑似对象的人脸图像，并与联网数据库中存储的犯罪嫌疑人的人脸图像进行的比对、识别，就是建立在数据信息及其交换原理的基础之上。可以说，如果没有数据信息及其交换的过程，就不会有动态人脸识别系统实时抓拍、比对、识别的过程，即使有也只能是一种传统的人工比对与识别。

（二）软件基础

在犯罪侦查中，动态人脸识别技术应用的软件基础主要有：

1.人脸图像数据信息，即清晰的人脸图像。动态人脸识别的前提是必须获得犯罪嫌疑人及其他相关人员的人脸图像，且图像要相对清晰，能够满足动态人脸识别的要求。要将人脸图像或者截图录入相关数据库，并与视频监控系统联网，否则就无法进行动态人脸识别。

在犯罪侦查中，获取清晰人脸图像的主要途径是视频监控系统。随着“天网工程”①“雪亮工程”②建设的完成，到2020年，我国基本上实现了“‘全城覆盖、全网共享、全时可用、全程可控’的公共安全视频监控建设联网应用。……建成了以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的‘群众性治安防控工程”。[2]上述工程建设为人脸图像的获取奠定了坚实基础，提供了条件。同时，其他录像、拍照设备在案发现场或者其他场合拍录的犯罪嫌疑人及其他相关人员的人脸图像或者照片也是获取人脸图像的一种重要途径。

2.适格的人脸识别算法。在我国，视频监控系统多安装于开放环境之中。侦查过程中对人脸图像的拍录是在非约束环境中进行的，人脸图像会因拍录对象的各种行为而呈现出不同的样态。如有些拍录对象会通过戴口罩、戴帽子、戴墨镜或者化装等方式形成遮挡，再加上光照条件以及视频监控系统摄像头位置和距离、高低等因素的影响，会导致动态人脸识别系统的拍录、比对、识别效果不佳。适格的人脸识别算法在一定程度上能够克服上述因素带来的识别困难，提高动态人脸识别的质量。

目前，犯罪侦查过程中运用最为普遍的“算法”是几何特征分析法。“其基本工作原理是计算出面部五官的特征(距离、位置等)，并与在逃人员数据库中犯罪嫌疑人的原有人脸图像或者照片比对，从而确定犯罪嫌疑人。这种方法对于常态下的人脸面部识别，准确率有一定保障，但对于变形人脸、遮挡人脸和模糊人脸的比对、识别则存在适用性局限”。[3]随着大数据、人工智能等技术的发展，目前出现了以深度学习算法为代表的多种人脸识别的新算法。这些新算法的出现和应用大大提高了动态人脸识别的水平，提升了动态人脸识别系统比对、识别的精准度。

3.与视频监控系统联网的人脸数据库。动态人脸识别技术在犯罪侦查中的应用，离不开与视频监控系统联网的人脸数据库。动态人脸识别的过程实际上就是将视频监控摄像头抓拍的疑似对象的人脸图像与相关数据库中存储的犯罪嫌疑人的人脸图像进行比对、识别，进而做出同一认定的过程。因此，是否具有与视频监控系统联网的相关人脸数据库，以及人脸数据库的完善程度如何，都直接决定和影响着动态人脸识别技术的应用程度与应用效果。可以说，离开了与视频监控系统联网的各种人脸数据库，动态人脸识别是不可能完成的，动态人脸识别技术的应用也失去了相应的数据基础支撑。

（三）硬件基础

硬件基础是动态人脸识别技术应用的物质载体，包括基础设施、应用系统，以及终端设备等。完善的硬件基础将会给动态人脸识别带来事半功倍的效果，提升侦查破案的效率。

随着公安部“金盾工程”一期、二期工程建设的顺利完成，在全国范围内建成了三级信息通讯网络、数据信息系统和共享平台工程，全面实现了公安工作通信多媒体化及业务信息共享。公安部“金盾工程”建设的巨大成就为动态人脸识别技术在犯罪侦查中的应用奠定了坚实的硬件基础。同时，随着“平安城市”“天网工程”和“雪亮工程”建设的开展与完成，大量的高清视频监控系统被安装于我国广大的城市、农村地区，以及重点区域、重点场所出入口、道路卡口和各类交通工具上，形成了一个规模宏大的高清视频监控系统网络。这些系统网络的建成，一方面有力地推动了视频侦查工作的开展，另一方面也使人脸识别技术的应用与视频侦查相结合，推动了人脸识别技术应用由静态人脸识别技术应用向动态人脸识别技术应用的发展，推动了人脸识别技术应用的智能化发展。

总之，上述各种信息通讯网络、数据信息系统、共享平台工程和覆盖全国城乡的各类视频监控系统，以及各种数据库等，为犯罪侦查中的动态人脸识别技术的应用提供了坚实的硬件基础，为提高侦查破案效率提供了保障。

二、动态人脸识别技术侦查应用范围

在犯罪侦查中，动态人脸识别技术的应用范围涵盖整个犯罪过程，即从犯罪的预备阶段、犯罪实施阶段到犯罪完成后逃跑及处理犯罪后果阶段，动态人脸识别技术应用都能涵盖，只不过在每一犯罪阶段的应用重点，应用的方式、方法有所不同。

（一）犯罪预备阶段之应用

对犯罪预备阶段，动态人脸识别技术应用主要有以下情形。

1.现场实时监控。就是通过公共区域、重点场所的视频监控摄像头对可疑人员或者可能实施犯罪人员进行实时监控。具体做法是：通过实时观察监控画面，发现可疑人员或者有可能实施犯罪的人员，利用动态人脸识别系统对可疑人员或者有可能实施犯罪的人员进行比对、识别，获取可疑人员或者有可能犯罪人员的身份数据信息，以及其他关联数据信息，及时发现并阻止犯罪行为，并为之后的相关侦查工作提供数据信息基础。

2.直接盘查核实。我国城乡视频监控系统的全覆盖，为通过动态人脸识别直接盘查核实可疑人员、高危地区输入本地重点人员及其他重点人员（如前科人员）等提供了条件。具体做法是：当视频监控摄像头抓拍到可疑人员、高危地区输入本地重点人员及其他重点人员的人脸图像并预警后，侦查人员可以将预警的人脸图像与联网的相关数据库内存储的相关的人脸图像进行比对、识别，作出同一认定，及时锁定可疑人员、高危地区输入本地人员及其他重点人员，实时掌握这些人员的活动轨迹，亲临现场对其进行直接盘问、核查，确定其身份，查明其活动意图，防止可能的犯罪行为发生。

3.动态跟踪监控。在一些人员密度大、流动强的公共区域或者公共场所，如汽车站、火车站、飞机场、大型商场、大型超市，以及主要街道、步行街道等，可以利用视频摄像头覆盖率高的优势，充分发挥动态人脸识别技术的功能，对可疑人员、高危地区输入本地人员及其他重点人员进行动态跟踪监控。例如，“可通过机器学习让计算机能够自动识别何种行为是可疑行为，实现自动预警，如高危时间段出现在金融服务部门附近的徘徊、观察、预伏等待行为，夜间开车放下遮阳板的行为。对有可能实施违法犯罪的人员的活动轨迹及其犯罪活动给予监控及合法控制，及时调度相应警力，实现勤务动态部署，暗中跟踪监控防止或者制止犯罪行为，避免犯罪危害的发生或者在确保监控目标不会失控或者逃脱的前提下，待其犯罪意图和犯罪预备行为，甚至是犯罪行为暴露比较充分时，安排警力实时出击，以收到人证俱获之效”。[4]

（二）犯罪实施阶段之应用

在犯罪实施阶段，动态人脸识别技术应用主要有以下情形。

1.前科人员实施现行犯罪或者犯罪后逃离途中的自动抓拍、比对、识别和预警。犯罪侦查实践表明，常常有一些“二进宫”“三进宫”，甚至多次受到公安司法机关打击处理的刑满释放人员或者其他人员，出狱后重操旧业，实施各种违法犯罪行为。由于这些前科人员在公安机关的“前科人员数据库”或者“违法犯罪人员数据库”内存储有人脸图像或者照片及其他相关个人资料，只要前科人员在实施犯罪过程中或者逃离犯罪现场途中，其人脸暴露在安装有动态人脸识别系统且与“前科人员数据库”或者“违法犯罪人员数据库”联网的视频监控摄像头之前，被视频监控摄像头抓拍、比对与识别，系统就会预警或者发出报警。例如，刘某某为刑满释放人员，具有较强的反侦查能力，每次作案之前，都通过戴摩托车头盔、马虎帽等方式掩饰自己的头部，同时在前往或者逃离作案现场的路上，以及在作案现场都尽量规避视频监控系统。但是，在一次作案后逃离作案现场的路上，刘某某不经意地拿下了摩托车头盔，将自己的脸面暴露于视频监控系统之下，被动态人脸识别系统抓拍、比对、识别并预警。结果刘某某很快就被警方抓获，案件得以侦破。

2.抓拍、比对、识别现行作案的犯罪行为人，串并案件，侦破系列刑事案件。“系列案件是指在一定时期内，同一个或者同一伙犯罪行为人连续实施一种或者多种犯罪活动，构成一批各自独立，而在作案时间、作案手段、侵犯对象、作案痕迹、作案物证等方面表现出某种特定的共同特征，可以认定是同一个或者同一伙犯罪行为人所为的案件。”[5]小数据时代，串并案件主要是依据作案的时间、侵害对象、作案的手段方法，以及犯罪行为人作案的现场痕迹特征等要素。大数据时代，串并案件的依据要素大大拓展，不仅可以依据DNA生物检材的检验结果对不同时空条件下发生的案件进行串并，还可以依据动态人脸识别系统抓拍的人脸图像或者人脸截图对发生在不同时空条件下的案件进行串并，进而侦破系列刑事案件。例如，张某某与李某某在不同地区流窜作案，共同实施盗窃案件多起，由于两人具有较强的反侦查能力，采取了一定的反侦查措施，案发现场没有遗留任何痕迹、物证。侦查人员在调看案发现场周围的视频监控资料时，发现了一帧模糊的人脸图像，经技术处理并与相关数据库的原始人脸图像进行静态比对、识别，未有结果。侦查人员将处理后的人脸图像录入违法犯罪人员数据库。不久，张某某和李某某在某地实施盗窃行为时，被视频监控摄像头抓拍、比对、识别后发出预警，张某某和李某某被抓捕归案，并案成功，系列盗窃案件成功告破。

（三）犯罪实施完成后阶段之应用

犯罪实施完成之后阶段，动态人脸识别技术应用主要有两种情形。

1.实时比对、识别，追捕在逃人员。视频监控系统的全覆盖与动态人脸识别技术的引入和应用，拓展了侦查人员追捕在逃人员的思路，开辟了追捕在逃人员的新路径，在追捕在逃人员方面发挥了重要作用。具体做法有二：一是利用二代居民身份证存储的人脸图像信息，通过动态人脸识别系统将持证人员的身份信息与相关数据库内存储的相关人脸数据信息进行实时比对与识别，以核实、追捕犯罪行为人；二是充分利用街道、广场、汽车站、火车站、飞机场、银行、宾馆、大型商场、超市等公共区域、重点场所视频监控摄像头，通过动态人脸识别系统对往来或者行走、出入公共区域、重点场所的疑似人员进行抓拍、比对与识别，以核实、追捕犯罪行为人。目前，动态人脸识别技术在实时比对、识别，追捕在逃人员方面已经广泛应用，且效果显著。

2.追踪犯罪行为人、侦破刑事积案。刑事积案是指刑事案件发生后，由于各种因素的影响，导致久侦未破的各类刑事案件。刑事积案形成的原因是多方面的，但犯罪行为人作案后潜逃在外，无法及时抓捕归案是其形成的重要原因。

刑事案件积案可分为两种情况：一是刑事案件立案后，没有侦查线索或者侦查线索极少，不知道犯罪行为人是谁而形成刑事积案；二是刑事案件立案后，有侦查线索，知道犯罪行为人是谁，但犯罪行为人案发后潜逃在外而形成刑事积案。对于前一种刑事积案，侦查人员应当认真仔细勘查案发现场及其周边的视频监控系统，查看视频监控资料，如果能够获得可疑人员的人脸图像或者截图，经过必要的技术处理后可录入相关数据库，通过视频监控摄像头抓拍、比对、识别在逃犯罪行为人并预警。对于后一种刑事积案，犯罪行为人是谁已经明朗，可以将获取的犯罪行为人的人脸图像或者照片录入相关数据库，利用视频监控摄像头抓拍、比对、识别在逃犯罪行为人并预警。目前，动态人脸识别系统在追踪犯罪行为人、侦破刑事积案方面发挥了重要作用。“2018年，郑州市公安机关共破获命案积案 17起。侦查初期明确犯罪嫌疑人案件8起，侦破方式分别为：传统追逃2起，自首1起，人像比对5起；侦查初期未明确犯罪嫌疑人案件9起，侦破方式分别为：指纹比中3起，DNA比中 3起，Y-STR排查比中1起。”[6]

三、动态人脸识别技术侦查应用方法

在犯罪侦查实践中，侦查人员充分利用现代科技发展的有利条件，结合犯罪侦查实际，总结出了一些行之有效的动态人脸识别技术的应用方法。

（一）移动终端扫描、抓拍比对法

在犯罪侦查实践中，这种动态人脸识别技术应用方法的具体做法是：在警务工作站、重要值勤点位、安保维稳场所等岗位，利用人脸识别手机移动终端对可疑人员进行现场快速扫描抓拍、比对、识别，结果迅速反馈至巡逻民警，从而快速确定可疑人员身份，为执勤民警提供帮助。

在公安工作实践中，公安民警在巡逻盘查重点人员、可疑人员过程中，常常会遇到盘查对象拒不提供真实身份的情况。对此，可利用人脸识别手机移动终端开展身份比对、识别与核查，只需将手机摄像头依次对准盘查对象，即可迅速比对、识别出盘查对象是否为重点可疑人员。例如，“2019年 2月某日，某地民警在进京方向截停一台吉林桦甸开往天津的客车，在对车上乘客逐人核查时，一名男性乘客自称叫‘王某某’，身份证丢失。人脸自动识别系统扫描后报警显示该人为逃犯。民警立即将其控制。经查，该人叫‘韦某某’，广西人，2017年11月，因贩卖毒品被列为网络逃犯”。[7]

（二）公共区域、重点场所抓拍比对法

在犯罪侦查实践中，这种动态人脸识别技术的应用方法具体包括以下情形。

1.利用视频监控系统整合人脸识别技术，抓拍、比对、识别犯罪行为人或者其他人员。在犯罪侦查实践中，这种抓拍、比对法就是在公共区域、重点场所，如汽车站、火车站、大型商场、大型超市、步行街、地铁、机场、海关等出入口附近架设摄像机，系统可在无人值守的情况下，自动捕捉来往、行走和进出上述区域、场所人员的人脸图像，再通过网络将人脸特征数据传送到计算机中心数据库内，与在逃犯罪嫌疑人的人脸图像进行比对、识别，迅速准确地做出身份判断，一旦发现是与在逃犯罪嫌疑人吻合的人脸图像，即自动记录并报警。

例如，2019年 2月某日，沈阳市苏家屯区某大型超市部署的动态人脸识别监控探头抓拍到一名疑似逃犯人员，报警提示该人为江西省在逃人员胡某某。沈阳警方立即深入开展工作，抓获了在逃人员胡某某。经审讯，该犯罪行为人对网络追逃身份及犯罪事实供认不讳。据统计，“沈阳警方利用沈阳市公共区域、重点场所的动态人脸识别摄像终端共识别各类重点人员3万余人，抓获逃犯累计达370余人，有效提升了沈阳市社会治安管控和打击刑事犯罪工作。”[7]

2.利用人脸卡口 IPC摄像机的智能人脸检测技术，通过设置在城市广场、主要道路、娱乐场所，以及各种重点场所的动态人脸识别系统，抓拍、提取可疑人员的人脸特征及其他特征信息，实现人脸的实时布控、高危人员比对、以图搜图、语义搜索等方面的业务应用，比对、识别犯罪行为人或者其他人员。例如，人脸布控业务是通过对场景中的视频进行实时人脸采集和视频分析，并与各种人脸数据库，如在逃人员数据库、违法犯罪人员数据库、出入境人员数据库等提供的人脸图像进行实时比对、识别。如果发现在逃人员或者可疑人员及重点关注人员，则将比对、识别结果推送到公安实战平台客户端或者手机终端。

3.利用视频监控系统整合人脸识别技术，抓拍、比对、识别进出小区、居民点的所有人员。一旦犯罪行为人、重点人员、前科人员进入小区、居民点，人脸识别系统就自动抓拍、比对、识别疑似对象。同时，人脸识别技术还可探索应用于实有人口管理，利用人脸监控自动区分小区的陌生人功能，通过对陌生人的人脸聚类，分析过夜规律和频率，可准确发现疑似本小区的新增居住人员、搬离人员，进而比对、识别出本小区新增人员中是否有在逃犯罪行为人、重点人员或者前科人员。

四、动态人脸识别技术侦查应用障碍

总体而言，犯罪侦查中动态人脸识别技术的应用状况和趋势良好，应用过程中也取得一定的成绩，在一定程度上提高了犯罪侦查的效率，提升了犯罪侦查的质量，是一项应用潜力巨大的现代技术。但是，也应当看到，动态人脸识别技术的侦查应用也存在一些技术本身、应用环境、体制机制等方面的障碍。

（一）动态人脸识别技术侦查应用中的环境障碍

由于视频监控大多安装于开放的环境之中，也没有识别对象的配合。因此，犯罪侦查中的动态人脸识别技术应用不可避免地受到多种环境因素的影响与制约，识别过程面临诸多困难，如像素、大角度、变形、模糊、穿戴饰物等的影响和制约；有时，还会受到光照条件、表情、修饰、年龄等因素的影响与制约。

1.低像素。侦查实践表明，侦查过程中获取的犯罪行为人视频人脸截图的像素绝大多数明显低于身份证照片的像素与ATM机视频截图的像素。这种状况的存在给视频人脸截图的人脸识别过程带来很大困难，有时甚至导致人脸截图根本无法识别。

2.大角度。视频监控安装的高度一般都高于人的头部，在纵向方面都有一个从上至下的倾角。此外，视频监控大多安装于公共场所，经过视频监控时识别对象并不会专门正视视频监控，这也导致了横向方向通常也有一个左右方向的倾角。因此，在犯罪侦查中，发现或者获取的犯罪行为人的人脸图像绝大多数都有一定的偏转角度。

3.变形、模糊与饰物遮挡。由于视频监控本身的原因（如广角拍摄）或者识别对象本身的原因（如面部因受伤变形等），视频监控拍摄的可能是扭曲变形的情况，这导致动态人脸识别系统在进行人脸识别时常常面临诸多困难。

犯罪是一个动态的过程，基本上处于运动状态，这会导致视频监控画面存在运动模糊，给动态人脸识别技术的应用带来困难，导致人脸图像难以识别。同时，有些犯罪的实施地距离视频监控点比较远，或者视频监控摄像头的拍摄质量不高，也会造成人脸图像模糊不清，造成动态人脸识别系统无法识别。

在犯罪侦查实践中，还存在以下情况，即识别对象存在戴帽子、戴围巾、戴墨镜、戴口罩等情况；有些犯罪行为人出于逃避侦查之目的，还有故意戴面具、戴头套、故意压低帽沿等情形。在这些情形之下，视频监控摄像头拍录的人脸图像呈半掩饰或者全掩饰状态，需要动态人像识别系统能够对穿戴饰物或者故意掩饰的人脸进行识别，难度可想而知。

（二）动态人脸识别技术侦查应用的思维观念、基础障碍

动态人脸识别技术在侦查应用的观念、基础障碍主要表现在以下方面。

1.思维方式、观念滞后，影响动态人脸识别技术的侦查应用。大数据时代，人们的思维方式与观念发生了巨大变化，主要表现为“相关性思维”和“整体性思维”、“预测性思维”与“科技侦查观念”。③这些思维方式与观念对犯罪侦查中动态人脸识别技术应用具有重要的指导作用。但就我国侦查人员甚至是一些侦查机关领导人员而言，其思维方式与观念并没有完全跟得上时代发展的脚步，没有随着大数据时代的到来、科技的发展而改变，仍然停留在小数据时代的思维方式与观念层面，这必然会影响包括动态人脸识别技术在内的现代科技在犯罪侦查中的应用。

2.软件基础方面存在障碍，影响动态人脸识别技术的侦查应用。就国家层面而言，在公安部的统筹下，基本实现了全国范围主要数据系统和专业数据库的垂直的互联互通、数据共享；就专家与专门人才培养而言，我国各级公安机关都不断加大人才培养与引进力度，构建了初步的人脸识别技术人才体系；就人脸识别技术与专门软件方面来看，也开发出一批人脸识别技术的核心算法和专门技术，以及专门的应用软件。总体而言，在人脸识别技术的软件基础方面是呈不断发展和完善的态势。

但是，仔细检视动态人脸识别技术的软件基础，不足与短板也十分明显。概括起来主要有几点：一是支撑动态人脸识别技术应用的数据库更新速度慢、可供比对、识别的人脸数据不足。二是支撑动态人脸识别技术应用的数据库没有完全实现互联互通、数据共享。主要表现为地方不同行政区域的公安机关的数据库没有实现互联互通、数据共享；同一地区的公安机关的不同警种的数据库没有实现互联互通、数据共享；公安机关的数据库与其他相关机关，以及社会面相关机关、团体、企业事业单位的数据库没有互联互通、数据共享。三是动态人脸识别技术应用专家与专门人才数量不足，质量不高，缺乏高端人才。四是动态人脸识别技术的关键技术与专门软件先进度不足（如核心算法等），难以满足复杂、疑难犯罪案件动态人脸识别的需要。

3.硬件基础方面存在障碍，影响动态人脸识别技术的侦查应用。在经过“金盾工程”“天网工程”与“雪亮工程”建设，以及其他方面的多年建设之后，我国硬件基础方面基本能够满足动态人脸识别技术侦查应用的需要。

但是，在动态人脸识别技术的实际应用过程中，仍反映出一些硬件基础的短板与不足。这些短板与不足主要表现为：一是有些基础设施、应用系统，以及终端设备在上马时就不是最新产品，存在上马就过时或者淘汰的问题。二是作为拍录、存储人脸图像的视频监控系统，存在着重安装轻维护的问题，有些视频监控系统安装时间过久、技术版本较低，无法满足拍录、存储人脸图像的需要。三是视频监控系统安装存在死角，有些地方无法拍录到，有些视频监控系统安装的位置不恰当，致使拍录到的人脸图像扭曲变形或者残缺不全，等等。这些硬件基础方面存在的障碍直接影响着动态人脸识别技术在侦查应用中作用的发挥。

五、结 语

目前，在互联网技术、大数据、人工智能等现代科技的支撑下，动态人脸识别技术在犯罪侦查工作中的应用范围越来越广泛，应用方法越来越多样，所起到的作用越来越重要。各级公安机关及其侦查部门要正视这一现实，真正重视包括动态人脸识别技术在内的现代科技在犯罪侦查中的应用，不断转变思维方式与观念，逐步养成大数据思维方式和树立科技侦查的理念，不断加强动态人脸识别技术侦查应用的基础设施建设，结合犯罪侦查实践，不断探索和总结动态人脸识别技术侦查应用方法。同时，针对动态人脸识别技术侦查应用中存在的不足与短板，立足犯罪侦查工作实际，逐步加以补足与增强，以更好地发挥动态人脸识别技术在犯罪侦查中的作用。

注 释：

①“天网工程”，是指政府投资、公安使用、企业维护的视频监控系统。这种视频监控系统主要覆盖城区主要街道和复杂场所，以及省际、市际、县际间的交通要道和进出城的重要位置，主要用于社会面的社会治安动态管控。一般情况下，此类视频监控系统的视频图像接入由公安机关 110指挥中心或交警指挥系统等部门负责。

②“雪亮工程”，是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。它通过三级综治中心建设把治安防范措施延伸到群众身边，发动社会力量和广大群众共同监看视频监控，共同参与治安防范，从而真正实现治安防控“全覆盖、无死角”。

③“相关性思维”强调事物之间的相关关系而非因果关系；“整体性思维”强调在获取全体数据的基础之上，通过数据分析方法进一步寻找与案件相关的数据；“预测性思维”则是基于相关关系的分析，通过对关联物的观察来预测未来；“科技侦查观念”则是指对科技在犯罪侦查中的应用与作用的理解、看法与心理态度。