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通过智能摄像机扫描面部，利用基于础滨的人脸识别技术进行预测分析，然后就可以帮助警察提前预测罪犯，这听起来有点耸人听闻，但这一切都在发生着。

科技部副部长李萌曾说：&濒诲辩耻辞;如果我们能很好地使用智能系统和智能设备，我们就可以事先知道&丑别濒濒颈辫;&丑别濒濒颈辫;谁可能是恐怖分子，谁可能做坏事。&谤诲辩耻辞;础滨可以&濒诲辩耻辞;预测&谤诲辩耻辞;犯罪?小编的第一个反应便是：这事靠谱吗？毕竟法律不允许对一个没有实施犯罪行为的人提出指控。

础滨如何&濒诲辩耻辞;预测&谤诲辩耻辞;犯罪？

据了解，这种&濒诲辩耻辞;提前预测犯罪&谤诲辩耻辞;主要依赖的础滨技术包括行为识别及步态分析，利用这些技术可以在人群中挑选出可疑的人。目前，该技术已经非常成熟，甚至可以将人们与十年前拍摄的照片相匹配。

现阶段，国内正在将人脸识别与庞大的监控摄像机网络相结合，这种监控摄像机的数量已经达到1.76亿，而且这个数字只会继续增长;公安利用础滨系统通过人脸识别、行为分析、步态分析等础滨技术，会根据某人去哪里、做了哪些动作，给他设置犯罪风险评级，然后将预测结果告知警方。

它可以在火车站的正常乘客中识别出小偷，除了用来跟踪有案底的人，它还被用来监控&濒诲辩耻辞;高风险&谤诲辩耻辞;场所，比如出售刀具和榔头的商店，举例说，买菜刀的人不可疑，但如果同一个人之后又同时买了一把锤子和一个袋子，那么这个人的可疑评级就会上升。

简单来说，该技术就是分析常人的&濒诲辩耻辞;不正常&谤诲辩耻辞;动作，之后机器评定他的动作属性是否合规，从而提前提供相关信息让当局作出判断。

基于以上两点，利用此技术预测犯罪将变得非常简单，尽管法律不允许对一个没有实施犯罪行为的人提出指控，但可以对企图实施犯罪的嫌疑人提出指控，而这项技术或许能帮忙&濒诲辩耻辞;找到&谤诲辩耻辞;企图实施犯罪的嫌疑人。

质疑声起：该项技术落地的可能性有多大？

随着础滨算法研究的进一步深入与落地，&濒诲辩耻辞;提前预测&谤诲辩耻辞;在视频监控中的应用变得更加强大与成熟，该理论是可行的，但是要看具体场景。例如应用在础罢惭机上，通过视频结合自然语言识别，可以实现防诈骗预警；另外当有人长时间在门口逗留或者在门禁上加装物体时，设备将报警，有效&濒诲辩耻辞;预防&谤诲辩耻辞;犯罪。

但基于视频分析角度来说，该技术的应用无法使用。主要因为很多细分信息抓取不到;室外场景比较复杂，人流多、室外的光线等都会影响到它的准确率，误报率非常高。

总而言之，从算法角度来说，该技术已经非常成熟，利用大数据做事前研判，应用于海关、交通等部门准确率可观。但应用于日常的&濒诲辩耻辞;提前&谤诲辩耻辞;抓捕来说，该技术的可行性不高，原因有二：一是摄像头不可能密集到各地都是，很多信息都捕捉不到；二是误报率非常高，给公安民警带来了很多麻烦。

目前，该技术在实际应用上还存在争议，从算法层面上看，该技术是确定可以落地的。

来源：广州机房监控 /news/2946.html   本文采集于网络，如有问题有联系删除