人像識別技術逐漸成為社會關注的焦點。網(wǎng)絡圖片。

通過機器識別人臉來判斷罪犯，這像是科幻電影出現(xiàn)的一幕。上海交通大學教授武筱林的一項“人臉識別罪犯”研究卻引起了巨大的爭議。

5月7日，谷歌人工智能研究員布萊斯、瑪格麗特和普林斯頓大學神經科學教授亞歷山大發(fā)布的《相面術的新外衣》一文，質疑武筱林研究的可信性，并稱其研究結論可“具有誤導性，洗白科學種族主義”。

近日，武筱林回應南都記者稱，“他們對我們研究的上下文進行斷章取義，有失學術探討的公正精神，我感到非常失望?！?/p>

看臉識罪犯

研究者“原本打算證偽”

事情緣起于2016年11月，上海交大圖像通信與網(wǎng)絡工程研究所教授武筱林和其博士生張熙在國際電子預印本文獻庫arX iv上提前發(fā)布了一篇題為《基于面部圖像的自動犯罪概率推斷》的研究。

“這在科學界是很常規(guī)的做法?！蔽潴懔只貞隙加浾叻Q。

清華大學納米生物領域博士后張旭告訴南都記者，arX iv是國際科研工作者在研究成果未正式發(fā)表前，出于和同行交流目的先行發(fā)布的一個電子預印本文獻庫，涉及物理、數(shù)學、計算機科學等領域，“相當于永不落幕的學術會議”。

在該研究中，武筱林和團隊通過運用計算機視覺和機器學習技術，對1856名18到55歲中國男性的身份證照進行檢測。這些研究對象被分為罪犯組與非罪犯組兩組，罪犯組包含730名犯罪人員，涉及盜竊、貪污、謀殺、強奸、綁架和搶劫等罪行。其余1100名普通人所在的非罪犯組，職業(yè)覆蓋司機、醫(yī)生、律師、教授、服務員、建筑工人等領域。

“我們當時在公安部、各省公安廳協(xié)助下得到這些圖像”，武筱林指出，這些研究對象來自全國不同的地方，“后來這些照片都被調整為80cm×80cm大小，照片的亮度和對比度等都進行了統(tǒng)一處理，隨后通過卷積神經網(wǎng)絡算法(一種高度通用的深度學習技術)進行檢測?！?/p>

研究結果顯示：四類分離器(邏輯回歸，K N N，SV M，C N N )對罪犯與非罪犯的區(qū)分準確率至少在86%以上。與此同時，兩組面部特征方面在內眼角間距、上唇曲率和鼻唇角角度這三個測度最為顯著。通過計算機模擬出來的罪犯與非罪犯的“平均臉”較相似，但非罪犯之間的面部特征差異要比罪犯小。也就是說，樣本中非犯罪人員的樣貌更為相似，變化幅度更小，犯罪人員的面部表情差異比普通人更大。