孩子丢了，一定是整个家庭的噩梦。 我们最大的幸福莫过于拥有一个团团圆圆的家。但世界上，却有太多因为儿童丢失而破碎的家庭。 看完讲述找寻失踪儿童的现实题材电影《亲爱的》，片中人物跑遍大半个中国的寻子故事让人触动，但我们还远不能体会那种丢失孩

　　孩子丢了，一定是整个家庭的噩梦。

　　我们最大的幸福莫过于拥有一个团团圆圆的家。但世界上，却有太多因为儿童丢失而破碎的家庭。

　　看完讲述找寻失踪儿童的现实题材电影《亲爱的》，片中人物跑遍大半个中国的寻子故事让人触动，但我们还远不能体会那种丢失孩子带来的巨大疼痛感与绝望感。

　　除了片中的田文军和鲁晓娟，现实生活中，每天都在发生这样的事。相关数据统计，中国每年的失踪儿童大约有7万人，而能够找回来的大概只占5%。

　　技术的温度，从未这么近过当人们对此类事件束手无策时，AI的出现就像是横空出世的英雄，让那些丢失了孩子的家庭得到一丝慰藉和依托。

　　技术从来都不是高冷的，因为技术往往可以由冰冷生涩的程序代码转化成极富魔力的温度；“技术”也从来不是无用的，除了下围棋，科技互联网企业正在努力用AI改变最普通人的生活。

　　今年的两会上，李彦宏就给出提案，建议用AI和大数据技术帮助寻找丢失儿童。

　　而这份提案很快就有了一些突破，在不久前“最强大脑”的舞台上，百度人工智能机器人(行情300024,诊股)“小度”对一组幼童照片进行数据分析后，成功识别出来到现场的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。

　　雷锋网（公众号：雷锋网）了解到，除了在“舞台”上，百度利用此技术已经让6岁被拐的付贵在丢失了27年之后成功找到了亲人。

　　付贵于1984年在重庆出生，1990年10月16日于重庆市石柱县大歇镇丢失，后被拐到福建。今年3月，百度将人工智能的跨年龄人脸识别技术应用于寻找走失儿童中，超过6万条寻亲图片数据接入百度跨年龄人脸识别系统进行对比评测，通过对孩子与父母上传的照片做比对，初步筛选出30例疑似案例，付贵就在其中。4月1日，付贵及双亲的DNA比对成功。被拐27年后，付贵终于成功寻亲，成为首例借助百度人工智能技术成功寻亲的案例。

　　百度AI平台部产品经理杨抒含介绍说，本次“寻亲”的成功看似简单，背后却需要从算法到筛选、标注等各项技术支持。该项目集合了百度IDL、AIP、AIQA等多个部门的十几位技术同学加入，成立了“AI寻人”虚拟团队。然后从人脸照片上，提取所有的面部特征（眉毛、眼睛、鼻子、脸型轮廓等），把这些特征换算成不同维度，并给每个维度配比上不同的权重。当两张照片进行对比时，会针对每个维度挨个对比，得出每个维度的相似度得分，再根据每个维度的权重比例计算出总体的匹配度得分，给出两张脸的相似程度。

　　IDL主任林元庆表示，影响人脸识别的因素有很多，跨年龄人脸识别困难更大。为此，百度深度学习研究院采用度量学习的方法，并用大规模人脸数据训练好的模型作为底座，然后用跨年龄数据对他做更新。百度人脸测试集有2百万人的2亿张图片作为训练样本数据。林元庆透露，百度目前跟公安部也有合作，希望帮助更多的走失儿童早日回家。

　　国外科技公司也有所行动除了百度，微软在这块也有所行动。

　　2015年，微软开发了一个可以帮助寻找中国走失儿童的应用程序。该应用程序通过微软人脸识别应用程序编程接口（API）寻找走失儿童。API 是一项基于微软智能云的服务，它可以对人脸图像进行扫描，利用先进算法确定两张人脸图像是否为同一人。这个工具拥有高达152层的深度神经网络，从而能在数万张的照片库中做到秒级检索；能分析27个不同的人脸面部特征，因此即使拍摄角度不同、面部表情各异，程序也能从许多张照片中准确识别相似图片，即使用肉眼也难以辨别的图片。

　　目前，微软已经用其找到一些丢失儿童。其中一个男孩已经走失了三年，通过该软件，于今年5月18日在福州市离家50公里的救助站里被找到。

　　大规模应用还要几年如果说，目前利用人脸识别技术寻找失踪儿童已经有一些成功案例，那么该技术的大规模应用要需多久？另外，现在基于AI寻人的技术前提是需手动上传照片，如果利用摄像机实时捕捉人脸，自动上传鉴别的难度是否会更大？

　　对此，大华股份(行情002236,诊股)平安城市解决方案的高级SA周川谈了一下他的看法。在周川看来，儿童走失是当今社会影响民生稳定的重大问题，无论是出于个人疏忽，还是有意拐骗，对于丢失儿童的家庭这都是极其惨痛的噩耗。

　　人脸识别作为一种新兴的智能分析技术，正在公共安全领域不断得到应用。但他同时补充说，其实自人脸识别提出至今，尚没有一套完整、成熟的人脸系统可以提供全方位的采集服务，并且人脸算法在不同人种以及人员年龄等方面的研究尚在进行中，而对儿童的脸部特征分析的算法训练也还不足，若要说能轻松应对儿童找回的问题，是不实际也是不负责任的。

　　“但可以利用现有技术为寻找走失儿童提供一些帮助。”他紧接着说道。

　　在儿童走失这一问题上，存在两个关键角色，一个是受害人，也就是走失儿童；另一个是加害人，也就是我们常说的人贩子。

　　一、针对犯罪嫌疑人。作为儿童走失问题的加害者，人贩子一般具有以下特点：

　　1、经常出入儿童较多的场所（如妇产医院，儿童游乐场所等）；

　　2、人贩子大多是成年人，面部特征成熟；

　　3、人贩子存在一定比率的前科人员。

　　针对这些特点，人脸识别技术可以依托其精准的智能识别算法，在适用的场合为办案人员提供帮助。这里需要考虑事前、事中、事后三个环节。

　　事前：针对人口贩卖的前科人员，有必要将他们的信息录入到重点人脸布控名单中；

　　事中：通过在关键区域部署的高清摄像机或人脸抓拍机，当儿童在医院、游乐园、火车站等场所走失时，可以通过视频图像数据寻找嫌疑人图像，通过嫌疑人的正脸图像与人脸库进行比对，确认人贩子身份；

　　事后：通过大规模的人像天网建设，对人贩子进行大范围的人脸动态识别，实现快速精准定位，为抓捕、找回走失儿童提供数据支持。

　　二、 针对走失儿童。作为受害人，儿童分为两个年龄阶段：

　　1、婴幼儿，缺乏脸部图像数据，且面部特征较不明显，容易混淆；

　　2、3岁以上儿童，大多有脸部图像数据，行动能力较强，面部特征较明显。

　　首先，相关各方应该创建丢失儿童库，将丢失儿童个人信息，包括人脸图片录入其中。当儿童走失时，针对婴幼儿，可以将视频资源进行结构化提取，通过家人描述的特征（如小孩穿着衣服的颜色等）与视频中的结构化数据进行比对，从而为寻找婴儿提供线索；针对3岁以上儿童，除了结构化特征数据的比对，还可以利用人像卡口实时比对，来寻找走失儿童轨迹。