面部识别技术如何帮助警察

警察识别和定位有犯罪历史的人的能力对他们的工作至关重要。事实上，官员认为拥有它对于有效的街头警务，预防犯罪和调查工艺至关重要。然而，随着自2010年以来警察总人数下降近20％并且犯罪率上升，警察部队正在转向新的技术解决方案，以帮助提高他们监控和跟踪他们所关注的个人的能力和能力。

一种这样的技术是自动面部识别（称为AFR）。这通过分析关键面部特征，生成它们的数学表示，然后将它们与数据库中的已知面部进行比较来确定可能的匹配。虽然一些英国和国际警察部队一直在积极探索 AFR 的潜力，但一些团体已经谈到了其法律和道德地位。他们担心该技术会显着扩大国家监控的范围和深度。

然而，直到现在，还没有关于AFR系统能够和不能为警务提供什么的有力证据。虽然AFR通过在机场使用来帮助管理护照检查对公众越来越熟悉，但这种环境中的环境却得到了很好的控制。将类似程序应用于街头警务要复杂得多。街道上的个人将会移动，可能无法直视相机。照明水平也会发生变化，系统将不得不应对英国天气的变幻莫测。

AFR在现实世界中

为了描绘英国警方如何使用现有的AFR技术，去年我们受委托评估南威尔士警方项目，该项目旨在测试AFR在不同日常警务情况下的实用性。从在卡迪夫举行的2017年欧洲冠军联赛决赛开始，我们的团队观察了使用该技术并分析系统生成的数据的人员。我们希望了解警务人员如何与系统进行互动，以及使他们实现的成果，以及他们在使用时遇到的挑战。

南威尔士警察以两种模式使用AFR。“AFR Locate”使用通常安装在标记警车上的CCTV型摄像机的实时馈送，将人们面部特征的详细测量结果与警方监护图像数据库进行比较。这些图像都是被认为是感兴趣的人。通常，此数据库包含600-800个图像。

另一种模式“AFR识别”则完全不同。在这里，将来自过去犯罪现场的身份不明的嫌犯的图像与警察拘留照片的部队数据库进行比较。该数据库由大约450,000张图像组成。

总体而言，评估的结论是，通过AFR使警方能够识别出他们可能无法做到的嫌疑人。在12个月的研究期间，超过100人的逮捕和指控 - 至少部分 - 由AFR协助。

但这不是一个“即插即用”系统。警方必须调整一些标准操作程序，以使其有效运作。例如，在发现图像质量对系统的重大影响后，确定运营商进行监管拘留人员培训的操作员，以确保所有未来的图像都能有效运作。

援助工具

只有时间，官员才能学会如何更好地配置和使用系统。这得到了技术发展的支持，这种技术发展也是通过试验的一部分引入的更复杂的算法。这种改善意义重大。在最初的冠军联赛部署中，只有3％的系统建议的比赛被运营商判断为准确。然而，截至2018年3月，这一数字约为46％。

与所有创新的警务技术一样，仍然需要考虑重要的法律和道德问题。但是，为了让公民，监管机构和立法者对这些问题进行有意义的辩论和评估，我们需要详细了解技术可以切实实现的目标。正如少数派报告中的电影所见，可靠的证据而不是科幻技术的参考是至关重要的。

考虑到这一点，我们的一个结论是，在描述AFR如何应用于当前的警务方面，将其视为“辅助面部识别”更准确，而不是完全自动化的系统。不像边界控制功能-其中面部识别是更多的自动化系统-支持街道治安时，该算法并不确定是否有一个人，什么是存储在数据库之间的匹配。相反，该系统向警察操作员提出关于可能的相似性的建议。然后由操作员确认或反驳它们。