前两天，一则“亿万富翁找回失散25年儿子”的话题引起了全网关注。
1998年，年仅3个月大的解清帅被人偷走。他的父亲一直苦苦找寻，终于在25年后父子一家团聚。
这次解清帅能够一家团聚，离不开一家做人脸识别的公司。公司的“跨年龄同亲缘人脸比对算法”通过分析解清帅父母加上哥哥的面部图像，就匹配到了解清帅，最终通过DNA对比，确认了解清帅的身份。
问题来了：寻找解清帅的人脸识别技术究竟是怎么一回事？跟我们解锁手机时候用到的是同一种技术吗？今天就来说一说人脸识别的前世今生。
01
AI技术助力富商寻子
距离上一个被拐儿童被找回不到两个月，来自北京的人工智能公司“格灵深瞳”再次协助警方，寻回河北富商之子解清帅。
至此，历时25年的漫长寻亲路之后，解克锋夫妇终于迎来“上岸”之日。12月1日下午，在公安人员的见证下，解克锋与离散多年的儿子紧紧相拥，一家人终于得以团聚。
时间回溯到25年前，1998年春节前，刚出生三个月的解清帅在家中失踪。此后，解克锋踏上漫漫寻子路，为寻子花光家中积蓄后，解克锋重新振作起来一边创业一边寻子，曾承诺愿用百万重金酬谢送回儿子的人。
据了解，此番寻子成功源于人脸识别比对成功。认亲当天，解克锋表示，5天前他突然接到警方电话，经过人脸比对，儿子解清帅找到了。11月28日晚，DNA比对结果出来，“100%，一个数字都不差。”
“亲人团聚的背后，是科技的力量在发挥作用，格灵深瞳自主研发的‘跨年龄同亲缘人脸比对算法’功不可没。”12月3日，格灵深瞳在其官方微博发布消息，称此次解克锋寻子成功背后的人脸比对算法出自该公司。
格灵深瞳算法部负责人在视频中进一步解释，“大部分被拐儿童都是在小时候就与亲人失散，随着岁月流逝，其相貌早已发生了翻天覆地的变化，这给警方的排查带来很大的困难。基于遗传关系，亲属之间的人脸特征相似性会相对较高，利用这一规律，格灵深瞳的‘跨年龄同亲缘人脸比对算法’会筛选出相关性较高的疑似者，进行赋分排名，大幅度提升寻亲的整个效率。”
这次帮助解克锋寻找儿子，格灵深瞳用解克锋夫妻俩和大儿子的照片进行人像比对，结果在排位前五中就找到了解清帅。据悉，解清帅是近半年来，该公司协助警方找到的第4个孩子。
12月4日晚，格灵深瞳官方微博发表声明，称针对寻亲这个事情，格灵深瞳主要是配合警方提供技术和算法等工具，然后交由警方来应用。
尽管获得了成效，但跨年龄寻亲依旧是一件非常困难的事情。格灵深瞳方面称，该算法技术是一个持续优化的过程，“作为一家科技公司，我们的目标是协助警方找到更多的被拐卖人员，为了实现这个目标，我们还有许多工作要做。”
02
人脸识别技术的发展历程
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
早期探索：20世纪60至80年代
在这个阶段，人脸识别技术的研究还处于起步阶段。最初的方法侧重于几何特征的手动测量和比较，如眼睛、鼻子和嘴的相对位置。这些方法的精度受限于图像质量和手动测量的不准确性。
技术价值点：
几何特征方法：标志着对人脸识别的第一步尝试，奠定了后续自动化和算法化发展的基础。
自动化与算法化：20世纪90年代
随着计算机视觉和图像处理技术的进步，人脸识别开始转向更自动化的方法。这一时期，特征匹配和模板匹配技术开始流行。例如，基于特征的识别方法（如Eigenfaces）通过提取和比较面部的主要特征，实现了更高的识别准确率。
技术价值点：
Eigenfaces方法：利用主成分分析（PCA），这是第一次使用统计方法对面部图像进行编码和识别。
模板匹配技术：这为后续更复杂的人脸识别算法奠定了基础。
深度学习的革命：21世纪初至今
深度学习的兴起彻底改变了人脸识别领域。卷积神经网络（CNN）的应用大幅提高了识别的准确度和效率，尤其是在大规模人脸数据库中。现代人脸识别系统能够处理更复杂的变化，如不同的光照条件、表情变化和姿态变化。
技术价值点：
卷积神经网络（CNN）：CNN能够自动学习和提取高层次的面部特征，大大提高了识别的准确性。
大数据和GPU加速：海量数据的训练和GPU的加速计算为深度学习模型的训练提供了可能。
跨领域应用：深度学习使得人脸识别技术在安全、金融、零售等多个领域得到应用。
03
技术加持，缩小寻亲范围
“以前寻亲，只能一张张翻看、比对照片，人工排查匹配，由于时间跨度大、数据繁杂，工作量非常大。”一名负责寻亲的工作人员告诉记者，当人工智能在越来越多领域得到广泛运用，其在助力寻亲方面的优势不言而喻，能够节省大量的时间和人力，“利用人工智能，能够从成千上万份资料中找出匹配度最高的那份，极大地缩小了寻亲范围。”
如果多年前，科技的助力对于寻亲只是一个可选项的话，那么近几年，随着人工智能在各大领域的应用，人脸识别、图像识别等AI技术，越来越多地运用在了公安机关寻亲行动中。
记者查阅相关资料发现，有关AI寻亲的记录最早可追溯到8年前。在2015年微软的骇客马拉松上，利用人脸识别技术寻找儿童的应用程序就已被开发出来。该程序克服跨年龄相关技术挑战，后续微软与国内最大的公益寻人网站“宝贝回家”的合作，开发了一款名为“回家”的人工智能应用程序。
2016年初，“宝贝回家”成功找回一个走失4年的儿童，这是中国公益组织利用人脸识别技术寻找走失儿童的第一个成功案例。目前，“回家”应用程序已帮助超过1900位儿童找到了家。
在这之后，百度、腾讯等公司研发的“跨年龄人脸识别技术”，助力警方寻回不少失踪儿童。
2017年全国“两会”期间，全国政协委员，百度公司董事长兼CEO李彦宏的提案，就建议用AI和大数据技术帮助寻找丢失儿童。
该提案很快就有了一些突破，在不久后的《最强大脑》舞台上，百度人工智能机器人“小度”对一组幼童照片进行数据分析后，成功识别出到现场的20年后的成年人。在这个过程中，百度共展示了三个维度的AI技术，包含图像检索、人脸跨年龄识别和人脸跨代识别。
常人难以完成的任务，在AI面前却迎刃而解。除了在“舞台”上，同年，百度与民政部、“宝贝回家”等合作，推出“AI寻人”平台，用人脸识别技术帮助寻亲。截至2021年3月1日，百度“AI寻人”平台共计收到用户上传照片42万余张，寻亲成功数量达到12000多人次。
从2018年初开始，腾讯优图实验室经过近一年时间的资源投入和优化调整，进行了上千次模型训练，经历5次版本更新，最终沉淀版本为一个具有上千层复杂结构的深度神经网络模型，让跨年龄识别精度提升至近96%。据介绍，福建省公安厅“牵挂你”防走失平台使用该技术，仅2019年累计找回的走失儿童就有1091名。
除了跨年龄人脸识别技术之外，AI寻亲的优势还体现在照片修复上。不少寻亲的父母会将失踪孩子的照片放得很大，挂在旗帜上、印在车身处、贴在T恤上，而原先模糊的老照片，放大后更加难以辨认。
对此，2020年3月，当时还在攻读华中科技大学软件学院博士的盛建中，发起成立了一个“AI宝贝：让寻亲不再孤单”团队，很多同学知道后，也主动加入进来。
写代码、测试算法，盛建中和团队花了半年时间集中攻关，终于研发出一套图像修复人工智能算法，利用“全局修复”“人脸增强”“超分辨率重建”三大技术应用，准确修复了大量失踪儿童的模糊照片。
截至2023年12月，团队已为1000余名失踪儿童修复照片，借助图像修复技术，11名失踪儿童被成功 寻回。其中，在备受关注的电影《亲爱的》原型孙海洋寻亲一事中，团队帮助修复了儿子孙卓幼年的照片和孙海洋年轻时的照片，协助警方成功寻回孙卓。
“随着我们科技的进步，我相信我们的孩子，早晚都会回家的。”特意从江西赶到河北的杜小华说，他2014年认识解克锋，二人是寻亲路上的“战友”，同样他也是电影《亲爱的》原型中唯一仍在寻子的父亲。
04
无处不在的人脸识别技术
随着人脸识别的准确率越来越高，在生活中的应用也越来越多。
比如，现在主流的手机几乎都能支持刷脸解锁；在很多便利店里买东西已经可以不用掏出手机打开支付码了，直接刷脸支付就可以；在进出火车站的时候，也可以直接刷脸通过闸机口。
除了这些日常应用，人脸识别系统还在一些特殊领域发挥重要作用。
比如，自2018年4月起，在张学友演唱会上，安检、监控摄像头就成功抓拍到了将近100名逃犯或犯罪嫌疑人，网友也调侃张学友的演唱会简直就是“缉拿会”。
另外，在社会范围内引起比较大争议的劳荣枝案中，人脸识别系统也轻松识别出了潜逃23年之久的劳荣枝。
随着人脸识别技术在跨年龄人脸识别、面部有遮挡情况下的人脸识别准确率越来越高，人脸识别技术也能更好地守护我们的安全。
前面提到的“跨年龄同亲缘人脸对比算法”，也是对于人脸识别技术在特定领域的优化。这样的功能不仅能够在多年之后寻找到潜逃的犯罪嫌疑人，同时对于走失或者被拐卖的儿童寻找亲生父母有非常大的帮助。
值得关注的是，虽然AI人脸识别给我们的生活带来了便利，也守护着我们的安全，但它同样存在着一些风险。
比如手机有一些App在使用我们的面部数据，虽然大部分公司会尽力确保这些数据的安全，但依然存在一些软件开发商没有能力或者压根就没打算保护数据安全性，这可能会造成严重的个人信息泄露事件。
比如，向美国执法机构提供服务的ClearviewAI公司就曾经被曝出过数据泄露事件。另外，该公司也被曝出在未经用户同意的情况下非法搜集用户照片信息用训练算法。
总之，人脸识别技术虽然已经有半个多世纪的历史，但它真正进入高速发展阶段，渗透到生活的各个领域也只是最近十年左右的事情。
人脸识别技术用在正确的地方，确实给我们的生活带来便利和安全，也让失散多年的家庭得以团聚。
但在享受技术发展便利的同时，我们也要增强自己的隐私意识，尽量避免在不知名的小程序上使用自己的照片、视频，减少信息泄露的可能性。
