■ 文/ 刘斯文

　　视频分析技术逐渐成为美国执法调查的主要手段

　　“视频分析是执法机构的新DNA。”国际视频取证专家、执法和应急服务视频联盟(law enforcement and emergency service video association，LEVA) 首席顾问Grant Fredericks称，视频分析是下一代调查取证的主要手段之一，以后每个警察局都会有自己的视频分析小组，就像拥有警车和枪一样。视频证据将超过DNA、指纹和目击证人，发生在公共场合的犯罪过程中将有更多的视频证据。

　　视频监控技术正在转变执法机构调查案件的方式。911之后，人们发现美国正向着英国的方向发展，在英国平均每2到3个市民就有一个监控器，而美国视频监控系统如雨后春笋一般发展壮大，911后美国安装了大量的视频监控系统、车载摄像系统、以及手机视频监控系统等，平均每个市民一天会被视频捕捉20至100次。视频安防正以13%的年增长速度发展，随之而来的是大量的视频证据，达到了执法机构难以应对的局面，视频证据分析人员极其紧缺。

　　为了帮助处理和分析视频证据，为警察局提供视频证据分析渠道，美国司法部和国际警察局长协会(the internationalassociation of chiefs of police，IACP)联合在美国的四个区域建立了法庭视频分析实验室，分别位于俄亥俄州的辛西那提市、田纳西州的沃斯堡市、马萨诸塞州的雷纳姆，另一个将位于美国西北部。四个视频分析实验室将全部采用Oceam系统公司的dTective系统。

　　美国加州警方使用人脸识别技术辅助破案

　　2012年初，美国加利福尼亚州兰开斯特警方利用人脸识别软件，将视频监控摄像头所捕获的嫌犯脸部图像输入数据库中进行比对，成功地识别其中一名男性嫌犯，从而大大地促进了案件的侦破进程。

　　据报道，自1月17日起，兰开斯特地区8天内接连发生了3起抢劫案件，作案地点分别位于当地的银行、快餐店和邮局。在第一起劫案中，银行视频监控摄像头清晰地记录下一名犯罪嫌疑人的脸部图像，侦查人员将这张图像输入到“执法机构计算机化人脸识别软件程序”中，经过几分钟的比对，得到一个与该脸部图像相匹配的结果，即嫌犯可能是一名31岁的男子，这为警方提供了重要的参考。随后，在第三起劫案中，警方发现被怀疑用来作案的机动车，据此展开进一步的搜查，并最终将两名嫌犯逮捕，其中男性嫌犯正是人脸识别软件所查找出的那一名男子，而另一名嫌犯则是一名19岁的女子。

　　据警方消息，这款软件已经使用了超过1年，而能够有助于兰开斯特抢劫案的侦破是该软件的一个重要应用成果。目前，关于这款软件，警方称尚不方便透露更多相关详细信息，因为其所使用的核心技术属于绝对机密级别，只允许由执法机构使用，而且只能在调查人员有“可能的理由相信案件已发生”的前提下才可以使用。

　　美国亚特兰大市部署人工智能视频分析系统

　　美国亚特兰大市大都会快速交通运输局(MARTA)正在部署一套行为识别系统——ALSight。这是一套人工智能分析的解决方案，系统能够通过对海量数据的自我学习，对未知行为模式进行识别并提出告警信息。

　　亚特兰大市大都会快速交通运输局是亚特兰大市区快速交通运输的主管机构。目前，亚特兰大市的快速交通运输网的客流量在全美公共交通运输系统中排名第八，由巴士线路连接快速交通运输系统组成的运营网络，共计有38个车站覆盖48英里的轨道。同时，亚特兰大市快速交通运输局还运营一个单独的为残疾人服务的辅助客运系统。截至2013年，平均每天的客流量(包括巴士和轨道线路)为415600人次。对于该局来说，公共安全是一个很重要的问题，总是存在发生重大危机的潜在可能。如果能够在任何给定的时间点上都能做到监控道路先行权、候车平台、人行道、街道以及成千上万使用交通运输的乘客，这种能力将十分惊人。

　　研发ALSight 的BRS实验室表示，ALSight系统可加入MARTA现有的摄像系统，能够通过对任一摄像头视野中捕获的内容进行自我学习，进而识别并提出告警信息，这样可以使得相关部门能够实时对安全威胁进行识别并作出反应，而不是处于事件发生之后的被动。AlSight系统使用户能够更有效地对模糊领域的异常活动进行监控，使保安人员和运营人员可以更精准地关注可能发生潜在危险活动的区域，从而大大减少对事件的响应时间。

　　英国警方测试利用NEC NeoFace人脸识别技术

　　英国现有约600万台闭路电视摄像头，这些摄像头是用来打击犯罪的“眼睛”，然而英国警方并不满足于现状。莱斯特郡警方从2014年4月开始，将成为英国首个测试NEC公司NeoFace人脸识别技术的警局，他们希望利用此技术改进追踪罪犯的方式，大大加快案件调查的进度。

　　目前，一些人脸识别系统使用了诸如眼睛与鼻子间的距离，或鼻子与嘴巴间的距离等测量值来构建面部映射图像。但如果图像的某些部分被遮蔽或变暗，致使系统不能获取其中任意一个面部特征的测量值，那么系统的精确度将急剧下降。NeoFace人脸识别系统能在数秒钟内，将闭路电视摄像头或智能手机拍摄的人脸图像与一个包含了92000张已知嫌疑人照片的数据库进行比对，同时，程序会测量人脸面部的轮廓，并比较瞳孔、嘴角和面部其他部分的确切位置，构建一张独特的计算机图像，以识别出犯罪嫌疑人。即使图像中人脸的一部分被面罩或眼镜遮挡，或者图像分辨率较低时，NeoFace也能保证“高准确度”。到目前为止该技术已经在200多个场合中使用，识别出其中45%的嫌疑人。

　　英国警方利用人脸识别软件识别骚乱分子

　　2011年，英国伦敦警方利用专门开发的人脸识别技术对市内CCTV摄像头所捕获的骚乱分子人脸图像进行比对、识别，从实际应用效果来看，这对警方顺利逮捕骚乱分子起了一定程度的积极作用。

　　8月，英国伦敦突然爆发骚乱，导致不少商业网点遭受打砸抢，市政交通濒临瘫痪，使英国经济蒙受巨大损失。在骚乱过程中，伦敦市内的CCTV监控摄像头捕捉了大量有关骚乱破坏的画面，有的甚至还拍摄到了较为清晰的骚乱分子面部图像。为更加有效地逮捕骚乱分子，并在法庭上提供其从事骚乱行为的证据，英国警方使用原计划用于2012伦敦奥运会安保之需的人脸识别软件。

　　警方发言人声称，这种人脸识别技术专门为警方研发，但没有透露具体的使用效果如何。据伦敦警察厅主办的双月刊《The Job》2010年刊载的文章称，此项技术的核心在于将每张人脸看做一系列节点，通过“测量”诸多特征，如鼻子、眼睛、嘴唇等之间的“距离”来进行人脸识别。

　　分析家认为，虽然警方没有透露具体应用情况，但从伦敦警方逮捕超过1500名骚乱分子的事实来看，这项技术确实起到一定的积极作用。然而，有人也认为，伦敦市内CCTV摄像头所捕获的图像质量往往较差，分辨率较低，不足以识别嫌犯，更不能作为证据对嫌犯进行起诉，不管采用多么先进的人脸识别技术，其识别效果也会大打折扣。

　　此外，警方还开展了“威瑟恩行动(Operation Withern)”，目的在于获取涉及骚乱行为的更多有价值信息。他们向公众公布部分骚乱分子的图像，希望有人能够出来指认，并将人脸识别技术与Facebook等社交网站相关联，以求更加有效地识别嫌犯。

　　英国警方普及新型人脸识别系统EvoFIT

　　EvoFIT由英国中央兰开夏大学的两名学者设计开发而成。与传统的人脸识别系统相比，此系统具有十分明显的优势。传统的人脸识别方式要求受害人或目击证人逐个回忆和识别犯罪嫌疑人的五官和外貌特征，例如鼻子、眼睛、发型等，最后再将零散的五官拼凑出犯罪分子的脸。

　　EvoFIT更加科学细致，强调从整体上确定犯罪嫌疑人的大致轮廓，再分部位进行微调和改进。受害人或目击证人首先选定脸型、肤质、肤色等整体特征，再替换和调整眼睛、鼻子、耳朵、嘴型等五官特征，最后加上发色、发型、耳朵等外貌特征，拼凑一个更加接近真实罪犯外表的图像。整个还原过程更像是一个人脸“进化”的过程。

　　2008年，英国兰开夏警察局首先开始采用EvoFIT系统，并利用优秀的成像效果成功侦破了不少大案。目前，该系统凭借较高的准确率已被包括伦敦警察局在内的11个地区警察局应用于日常案件的侦破，同时也已被欧洲、美国和以色列的警方采用。

　　加拿大警方依靠视频分析技术抓捕骚乱分子

　　2011年，加拿大温哥华警方利用先进的视频分析技术，对长达数千小时的视频拍摄记录进行分析、查找，并以此作为证据对骚乱分子进行抓捕和起诉。

　　在2011年斯坦利杯决赛中，温哥华法裔加拿大人队主场不敌波士顿棕熊队，痛失冰球联盟总冠军。赛后，部分不理智的狂热球迷因不满比赛结果，当街闹事引发骚乱，最终导致140多人受伤，经济损失高达500万美元。温哥华警察局随后立即组建了一个联合骚乱调查小组(IRIT)，旨在搜寻骚乱分子并为法庭起诉寻找证据。

　　然而，警方所获取的视频文件来源纷繁，有的来自媒体报道，有的来自路人拍摄。其视频格式、压缩比率、编码方式也五花八门。虽然温哥华警方号称拥有世界上最好的视频取证实验室，但要想从这些视频中获取有价值信息，其任务量和复杂度都远远超过了警方的能力。因此，IRIT不得不求助于美国执法与紧急事务视频协会(LEVA)视频取证分析响应小组，并将所有视频文件发送至印第安纳波利斯大学国家数字多媒体证据处理实验室(NDMEPL)。该实验室动用了20个工作站，采用Avid ISIS共享存储方案以及海洋系统(Ocean System)dTective、Omnivore等软件来完成这一任务。Omnivore软件可以将各种格式的数据转换为一种未经压缩的数据格式，使得其可以被IRIT人员直接利用。Avid共享存储方案也使调查人员能够顺利地上传、分类和分布大量的视频文件。

　　经过努力，取证人员最终标记出15000个骚乱行为，使用元数据来描述骚乱分子、骚乱行为、骚乱地点、骚乱时间等有关犯罪的信息，向每个骚乱行为赋予“事件号码”，从而可以识别并跟踪某一犯罪分子。据温哥华警察局长Jim Chu称，目前已经识别出60名参与骚乱活动的犯罪分子。

　　泰国曼谷采用基于MESSOA摄像头的智能交通方案

　　泰国曼谷交通运输部门为解决困扰已久的交通拥堵问题，采用基于MESSOA摄像头的智能交通方案，该摄像头可传输高质量的图像，使交通管理人员获取准确的信息，从而有助于其制定交通政策法规以及未来的交通规划。

　　曼谷交通运输当局委托MESSOA公司的合作伙伴Digitalcom在该市最拥堵的某公路建立了一个流量分析系统，分析每天的交通流量并计算在任意时段内经过此路段所需要的时间。系统包括MESSOA SCR515PRO和SCB265iPRO摄像头，它们主要安装在被监视路段内的4个不同位置。SCR515PRO用来获取机动车牌照，通过车牌识别可追踪某一机动车，从而允许系统准确地计算该车通过所有4个位置所花费的时间，SCB265iPRO则用来获取整个路段的概况，从而允许系统估计总交通流量。

　　SCR515PRO和SCB265iPRO都由MESSOA公司自主开发的图像处理技术Catchall引擎来驱动，用于获取机动车关键信息，在暴雨、大雾等恶劣条件下也能正常工作。Catchall技术也能使摄像机获取最高时速达200公里/小时的机动车图像，以确保更加主动、准确地进行识别。

　　(本文作者现任职于北京首都国际机场股份有限公司)