柯南M26黑铁的鱼影——跨龄人脸识别

柯南剧场版越来越科幻风了，阿笠博士变哆啦A梦，推理番变动作片，不带脑子看很过瘾。M26《黑铁的鱼影》是剧场版中的主线故事，简单粗暴地剧透就是酒组织可能知道柯哀的真实身份了。

怎么知道的？科技与狠活——人工智能与大数据

地球ONline人工智能飞速发展，二次元也一样，女工程师发明跨龄识别系统（AllAgesRecognition），根据一张照片就能在全球天眼视频（安保监控）中进行人脸识别，而且还能根据小孩照片识别大人，反向根据大人照片追溯ta小时候的样子。

这下把万年不换工装的酒组织变成了瓮中之鳖，自然是不会坐以待毙，威逼利诱工程师不成，干脆全方面破坏信息系统的设备安全、数据安全、内容安全、行为安全。?

总之是急了，赶紧来搞破坏，意外发现了吃下APTX-4869而变小的柯哀。

剧透到这里就结束了，不得不说青山老贼还是相当与时俱进的，水下服务器集群数据中心是真的有尝试（把服务器扔海底、拉到南北极，论大厂为了给数据中心散热有多拼！_哔哩哔哩_bilibili）。此作中计算机视觉领域出场的技术除了跨龄识别、目标追踪，还有前两年风靡的deepfake，被犯人用于篡改监控伪造自杀现场。感慨反派Pinga确实全能，武力值拉满，伪装术拉满，单手黑系统，剪个视频用deepfake换个脸更是小菜一碟。俗话说技多不压身，但也没让飘，搞技术流不懂管理，一根筋急于求成，总是给自己制造意外，还被Gin给摆了一道，天真可悲。

从幼儿到成人的面部匹配，即根据成年人和他幼时的照片能够确定是同一身份。出于兴趣，简单了解了跨年龄人脸识别身份认证系统的现状：

1、人脸识别技术的原理

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物识别技术。它通过摄像头捕捉并采集人脸图像或视频流，然后通过算法对人脸特征进行提取和比对，实现身份识别和认证。

人脸识别技术通常包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和比对等步骤。其中，特征提取是关键步骤，可以通过特征比对来识别不同的人脸。常见的人脸特征包括局部特征（如眼睛、嘴巴等）和全局特征（如脸型、肤色等）。

2、跨年龄人脸识别的困难

跨年龄人脸识别是指在不同年龄段的人脸图像中进行身份匹配。这比常规的人脸识别更加困难，因为随着年龄的增长，人的面部特征会发生显著的变化，如皮肤松弛、皱纹增加、发型改变、面部轮廓的改变等。这些变化使得同一人在不同年龄段的面部特征差异较大，从而增加了跨年龄人脸识别的难度。

3、当前跨年龄人脸识别的研究程度

目前，跨年龄人脸识别已经得到了广泛的研究。许多研究者提出了各种算法和技术来提高跨年龄人脸识别的准确率。这些方法包括基于深度学习的特征提取和比对、基于迁移学习的特征迁移等。具体来说，可以使用深度学习技术来学习不同年龄段的人脸特征，并利用这些特征来进行身份匹配；使用迁移学习等技术，将已经训练好的模型迁移到新的数据集上，以适应不同年龄段的人脸特征。

此外，一些商业公司也推出了跨年龄人脸识别算法与产品，并在实际应用中取得了较好的效果。例如，腾讯AI Lab2018年发布“Orthogonal Deep Features Decomposition for Age-Invariant Face Recognition”提出了一种正交深度特征分解算法OE-CNNs，旨在解决跨年龄人脸识别的问题。该算法的核心思想是将深度特征正交分解为年龄分量和身份分量，从而将年龄分量和身份分量有效分离开。具体来说，该算法将深度特征按照模长方向和角度方向（这两个方向是彼此正交的）分别分解为年龄成分和身份成分。其中，年龄成分被分解成一维径向分量，而身份成分则分解为高维角度分量。这两种分量最后通过多任务学习的方式同时训练，最终的损失函数是二者损失的算术叠加。该算法在多个跨年龄人脸识别的国际评测基准（FG-NET、Morph Album 2、CACD-VS）中都取得了国际领先的性能，显著提高了跨年龄人脸识别的精度。

Face++已有成熟的人脸比对（人脸比对_人脸识别-旷视Face??）投入使用，该产品可以识别不同年龄段的人脸图像，并实现身份匹配。在特征提取方面，Face++使用了卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征。卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以自动学习出一些复杂的特征表示，如纹理、形状、面部轮廓等。在比对方面，Face++使用了欧氏距离等度量方法来计算不同年龄段的人脸图像之间的相似度。

4、跨年龄人脸识别身份认证系统的技术方案

跨年龄人脸识别身份认证系统的技术方案主要包括以下步骤：

（1）数据收集：收集不同年龄段的人脸图像数据，包括成年人和幼年时期的图像。

（2）特征提取：使用深度学习等方法对人脸图像进行特征提取，提取出能够代表个体身份的特征。

（3）特征比对：将提取出的特征与数据库中的特征进行比对，以确定是否为同一身份。

（4）结果输出：输出比对结果，包括匹配度和置信度等信息。

5、跨年龄人脸识别身份认证系统的不足与展望

尽管目前跨年龄人脸识别已经取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。首先，对于一些极端情况（如面部遮挡、光照变化等），跨年龄人脸识别的效果可能会受到影响。其次，由于不同年龄段的人脸特征差异较大，现有的算法可能无法完全覆盖所有情况，需要进一步优化和改进。比如可以与其他身份识别系统集成，如指纹识别、虹膜识别等，以提供更加强大的身份认证功能。

展望未来，随着深度学习技术的不断发展，我们可以期待更多的创新算法和优化技术出现，进一步提高跨年龄人脸识别的准确率和鲁棒性。同时，随着数据集的不断扩大和算法的不断完善，跨年龄人脸识别在安全认证、亲情寻人等领域的应用前景将更加广阔。