AI检测闯红灯，董明珠实力躺枪，信号灯人脸识别系统也有“智障”的时候？

近日，一张董明珠在宁波闯红灯被抓的照片，传遍了整个社交网络。

俗话说得好，若想人不知，除非己莫为。但这次，董明珠真的是冤枉的。不信你看~

这只是一个公交车车身广告……

当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的“人工智障”？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。

日前，宁波交警对此回应称，这属于人像误识别，对此已经删除，技术人员已经对系统进行了升级、减少误识别率。

人工智能是“背锅侠”？

根据交警的回应，我们知道它名叫“行人非机动车闯红灯抓拍系统”，那么，这套系统来自哪里呢？

从宁波市公共资源交易中心公开的信息，这个系统是宁波市公安局交通警察局今年11月12日采购的，供应商叫做“浙江大开信息技术有限公司”，价格是267.8万元。

对于这家公司，能找到的公开信息并不多，大概是因为它今年6月刚刚注册成立吧。

公司成立几个月，系统上线没几天就遇到了公交车上的董明珠，可谓出师不利。

但“锅”主可能另有其人。

毕竟，宁波市2017年9月就已经开始抓拍行人闯红灯，上线不久，当地交警还在公众号上曝光了系统抓拍到的闯红灯外卖小哥，在网上广为流传。

就在这个系统上线前不久，宁波公安还采购过两个看起来可能和它有关的系统。

一个来自杭州的海康威视，叫做“智能斑马线违法抓拍系统项目”，中标金额为155.16万。

还有一个是“人脸识别应用平台”，来自浙江艾凯普计算机系统服务有限公司和浙江大华，两家公司的中标金额分别是146.8万和32.82万元。

至于目前在用的究竟是哪家公司的技术……很遗憾，量子位尝试联系招标的宁波市公安局和招标公司，未得到更为明确的信息。

根据央广网的一篇报道，目前大多数城市的人脸抓拍系统的工作原理是：“当红灯亮起后，如有行人和非机动车越过停止线，系统会自动抓拍四张照片，保留15秒视频并截取违法者头像。”

震慑之外，可信度有多高？

目前，人脸识别主要包括两大类：a.人脸验证（1：1）；b.人脸识别（1：N）。

通过刷脸验证是否和身份证为同一人，可以设置一个阈值，比如有9成把握两者一致，就可以放行了。目前主流算法是通过卷积神经网络提取人脸及身份证人脸的特征，经过相似度比对确定是否为同一人。在一些公开学术人脸数据库榜单上，比如LFW人脸验证上达到了99.83% （2018.3）的精度，已经超过了人类。

然而在大规模人脸识别中，挑战依然存在。

路口的应用场景就属于后者。目前公开的、最大的人脸识别数据库是MegaFace，达到百万级别，是目前全球最大的公开人脸识别测试集，也是目前最为权威热门的评价人脸识别性能，特别是海量人脸识别检索性能的基准参照之一。

这项赛事中有项挑战是在百万级别人脸数据中进行识别测试。目前排名第一的算法在此项测试中达到98%（2018.3）的精度（值得注意的是，作者对数据做了处理，这是处理后的精度，不做处理的话，算法精度在83%左右）。

识别闯红灯这套系统要在亿级甚至十亿级规模的干扰里达到报道里声称的90%的rank1识别率，可信度不高。“10^9的样本是非常挤的，即便在一个完美的特征空间里都未必能取得90%的rank1识别率，更何况还有光照、姿态和路人戴墨镜等问题。”相关研究员分析。

那么，这套系统在业务上是否存在减小搜索空间的可能？

实际上，在很多机器代替人力的场景通常都会保留人工干预的空间。例如可控环境下的人脸识别已经可以在非常小的误识率（FAR）的情况下取得比较理想的准确率（TAR）。在涉及安防这些不能犯错的场景中，系统还是会选择把困难样本交给人去处理。

说到底库为16亿人像，比对的难度并不是问题。数据库和比对算法都是可以优化。简单来说，是在本地人占90%的情况下，把数据库限于本地人（本地人可能还有50%做行人的概率小于1%，例如婴儿宅男和开车族）。

人脸识别并非万能，未来还有很多可能

“这根本不是识别率的问题，而是闯红灯这种场景根本不适用人脸识别。”有从业者提出质疑。

一是技术准确性影响无法作为证据使用。这项技术是1：N的人脸库检索匹配，即便出来的结果也只是给出相似人脸案例，并不能保证100%准确，在法律上是无法作为证据使用，只能列为嫌疑。而摄像头在抓拍的过程中，受到角度光线移动速度等影响，采集的质量不如对着地铁扶梯抓拍实在。

二是海量检索的时间、及人力成本太高。如果非逃犯，用来做违章过滤后，还需要进行进一步的人工排除，组合其他摄像头位置进行组合匹配，再进行进一步确认，人力成本太高。

安防从业人员认为，这个东西是否有意义已经不是简单的技术问题了。

一方面工程角度有太多难题，人脸识别最大的难点就在相机拍摄环境，即光线变化，角度等，其次就是面部特征的变化可能性太大。

另一方面是算法要满足室外、一次/多次拍摄等要求，即使在行人再识别（person re-id）也没有达到非常理想的程度。

从海量的（全球，或者全国，或者全市）样本中，去筛选这一个闯红灯的人。精度要达到多少才能满足要求呢？

比如从百万级ID照片中，识别这个闯红灯者的照片，精度即使做到99.9%，那么平均还有上千人被误判，或者说，只能筛选出一个包含上千个体的集合。但是针对行人检测的数据库搜索是10亿级别的，如果只考虑一线城市，至少也是千万级别的。

而现在，这个准确率只有90%。

人脸识别技术并非万能，即使在舞台最大的安防产业，人脸识别技术所能发挥的角色也有其限制。

综合新浪科技、虎嗅网、IT之家、全天候科技等

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