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    跨時空重逢,格靈深瞳再次助力尋回被拐兒童

    本文作者: nebula 2023-10-16 14:49
    導語:格靈深瞳的“跨年齡同親緣人臉比對算法”,猶如構建了一條時間隧道,將過去和現在連接,跨年齡實現面容比對,大幅度提升尋親的整個效率。

    距離“川川”被找回僅三個月時間(點擊查看詳情? 科技向善,AI尋親 | 格靈深瞳助力尋回22年前被拐兒童),格靈深瞳“跨年齡同親緣人臉比對算法”再次協助警方,更高效率地找回了家住武漢的吳學先女士的兒子陳昊。至此,歷時25年的漫長尋親路之后,吳學先夫婦終于迎來了“上岸”之日,在公安人員的見證下與兒子陳昊相見,一家人在中秋節前夕得以團聚。

    2014年,一部自真實故事改編而來的尋親主題電影《親愛的》在國內上映,一時間引起了巨大的社會反響。人們對人販子口誅筆伐,更多的社會力量開始加入,幫助那些失孩父母尋找被拐賣的孩子。但實際上,生活本身要比劇本復雜得多,尋親從來都不是一件容易的事。

    時間回溯到25年前,3歲的陳昊在湖北省武漢市武昌區民主路失蹤。多年來,吳學先夫婦始終未放棄尋找兒子的希望,他們在尋子的過程中跑遍了半個中國,但每次都失望而歸。

    跨時空重逢,格靈深瞳再次助力尋回被拐兒童

    為了幫助這些尋親的父母早日找到自己的孩子,警方做了大量的工作:人工一一排查匹配,依據被拐兒童的相關信息進行反復查找和比對,對疑似對象進行多維度的分析和排疑。但由于時間跨度大,相關數據量繁雜等原因,工作量非常大,公安民警對大量疑似對象進行人臉比對、DNA檢測等工作,投入了大量的時間和人力。

    多年前,如果科技的助力對于尋親只是一個可選項的話,近幾年人工智能的飛速發展,使得AI加持的新興刑偵技術在尋親行動中扮演著越來越重要的角色。人臉識別、圖像識別等新興技術,越來越多地運用在了公安機關尋親行動中,通過對特征線索進行深入挖掘和分析,盡可能地獲取更多的信息和線索。

    值得一提的是,大部分被拐兒童都是在孩提時期就與親人失散,隨著十多年或幾十載歲月流逝,從幼兒長到少年甚至中年,其相貌早已發生了翻天覆地的變化。從3歲到28歲,早已與兒童時期面容截然不同的陳昊能順利和父母團聚,格靈深瞳自主研發的“跨年齡同親緣人臉比對算法”功不可沒。

    格靈深瞳的“跨年齡同親緣人臉比對算法”,猶如構建了一條時間隧道,將過去和現在連接,跨年齡實現面容比對,大幅度提升尋親的整個效率。以陳昊的例子為例,經過格靈深瞳的“跨年齡人臉比對算法”之后直接的排序已經從1500余名提升至第15名,再依據同親屬間的遺傳關系和相似度規律進行賦分排序,最終驚喜發現在系統中相關度最高、排位第一的人像正是陳昊。

    這次尋親案例的成功展現了格靈深瞳深厚的技術底蘊,體現了格靈深瞳多年來在算法層面的厚積薄發,僅在人臉識別相關技術領域,公司的人臉識別算法就多次在國內外的算法競賽中奪冠。例如,在美國國家標準與技術研究院(NIST)舉辦的人臉識別算法測試(FRVT)測試中,格靈深瞳曽獲得了綜合排名世界第一的好成績;在NIST隨后舉辦的戴口罩人臉識別評測中,再次取得了所有口罩類型識別率全球第一,總成績全球第一的成績。

    格靈深瞳的“跨年齡同親緣人臉比對算法”有三大技術優勢:

    1. 經過十年在算法的實踐應用上深耕打磨,構建了業內領先的人臉識別模型,這些模型能夠捕捉人的細微特征和相似之處,使其在處理復雜跨年齡識別場景時依然表現出色。

    2. 通過大量的樣本訓練模型,利用不同年齡段的樣本去生成不同人不同年齡段的人臉圖像,從而提高跨年齡識別的準確率。

    3. 利用高效的分布式訓練算法訓練人臉識別大模型,該大模型對跨年齡識別有更強的泛化能力,使其能夠適應更大跨度的年齡識別。

    除跨年齡識別外之外,格靈深瞳還為失智人群、年長人群等走失高發群體搭建了“守護者”平臺,以平臺的算法支撐為依托,實現智能運轉,利用人像伴隨分析算法,精準守護需要幫助的人。

    作為一家人工智能公司,格靈深瞳始終堅持“科技向善”的價值觀,積極承擔社會責任,為社會各個領域貢獻AI力量。對于AI尋親這件事,我們會堅持做下去。希望在科技的助力下,曾經斷裂的家庭紐帶得以早日重塑,跨越時空鴻溝重新連接,也期待未來會有更多走散的家人在科技的助力下重逢。

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