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关于案件背景

“百度AI寻人”项目是百度2016年底推出的AI公益服务，探索利用人工智能技术帮助寻找走失或被拐儿童，将他们带回家。2017年，百度与民政部全国救助寻亲网合作，推出基于人脸识别技术的AI寻人平台，首批打通全国救助站3万余名寻人数​​据，家属只需上传寻人照片，一键比对库中所有照片，系统自动给出十张最相似的结果。

此外，宝贝之家志愿者协会是经民政部门正式登记注册的民间志愿者组织，旗下宝贝之家寻亲网站在国内寻亲领域影响力巨大。但在技术层面，尤其是在“人脸识别匹配”等人工智能应用方面，需要外部科技公司的支持。宝贝之家平台上有两个照片库，分别是供走失儿童寻找父母的“宝贝寻家”和供父母寻找孩子的“家找宝贝”。因此，如何将两个库中的照片进行匹配，找到相似的照片是至关重要的一环。此前都是人工完成，费时费力，人眼很容易出错。而且，最关键的是跨年龄段的人脸匹配工作。如何利用技术解决这个问题，成为百度发力的关键。

百度“AI寻人”项目利用深度学习技术提取人脸特征，基于大规模人脸数据训练模型，利用度量学习方法与走失儿童库照片进行实时比对，并利用跨年龄数据进行针对性优化，即使孩子失踪多年，借助跨年龄人脸识别技术，仍有重逢机会。

技术方案具体措施

百度利用跨年龄人脸比对技术，发现高度疑似病例，交由志愿者团队进行实地调查追踪。这个过程看似简单，但从算法到筛查、标注，都需要技术支持。合作后，百度IDL（深度学习实验室）、AIP（AI平台部）、AIQA（AI测试部）、Crowd Testing（平台测试部）十几位技术同事，组成了“AI找人”虚拟团队。同时，为了保证跨年龄人脸比对技术的准确性广州取证公司，百度发动全体百度员工贡献出自己的童年照片，持续训练相关模型，保证识别技术的稳定性。

2019年年初侦探调查外遇 百度AI搜索——基于人工智能的搜索技术及应用，“AI寻人智能小程序”上线，只需上传一张照片，即可与民政部全国救援寻人网、宝贝回家等平台上数以万计的失踪人口数据进行比对。同时，小程序新增寻人登记模块，需要寻人的用户登记后，信息可实时推送至寻人服务机构后台，大大提升实时寻人效率。通过“搜索+信息流”的双重加持，智能小程序即时搜索、无需下载，让需要帮助的人更容易接触到。2020年9月，百度进一步升级小程序，新增信息推送、网友求助两大功能帮助寻人，帮助更多有潜在需求的用户了解并获得寻找走失被拐儿童的服务。

百度AI采用度量学习方法开发识别算法，并构建了完整的比对流程。

图1 人脸特征提取流程

如上图所示，百度构建了人脸图像特征流程，主要包括以下步骤：

（1）人脸检测：人脸检测器负责在原图中寻找人脸的位置，方便后续的特征分析。百度人脸算法团队开发了上下文辅助的金字塔框人脸检测，引入了基于anchor的上下文辅助方法，以及尺度感知的Data-Anchor-Sampling方法。当年提交到计算机视觉顶级会议ICCV，并屡屡刷新人脸检测最权威榜单WIDER Face的世界纪录。之后不断迭代Box系列解决方案，并在2019年Wider Challenge比赛中斩获冠军。

（2）人脸对齐：人脸对齐就是根据一组预先定义的参考坐标对人脸图像进行缩放和裁剪，使得所有输入人脸的五官都处于标准位置。在这个过程中，首先使用面部关键点检测器找到图像中面部关键点的坐标，然后计算从原始坐标到参考坐标的最优仿射变换。百度的关键点检测模型也赢得了2019年ICME人脸关键点检测大赛。

（3）人脸表示：在人脸表示阶段，通过特征提取算法将原始以像素表示的人脸图像转化为密集且有判别力的特征向量，也称为模板。理想情况下，属于同一个人的所有人脸图像应该映射到特征空间中的相似位置。

（4）人脸匹配。人脸匹配构建块比较两个输入的人脸特征向量，并输出相似度得分以表示它们属于同一个人的可能性。基于 DCQ 人脸识别算法，并使用来自 2 亿多张图像的数据进行训练，百度的人脸识别准确率已达到 99.7%。在某些特殊场景下，人脸识别技术已成为寻找亲人过程中不可替代的重要工具。DCQ 人脸识别算法已被计算机视觉峰会 CVPR2021 接受。

图2 系统总体架构

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