人像識別技術逐漸成為社會關注的焦點。網絡圖片。

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。”

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的做法。”武筱林回應南都記者稱。

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表前，出于和同行交流目的先行發布的一個電子預印本文獻庫，涉及物理、數學、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，職業覆蓋司機、醫生、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一處理，隨后通過卷積神經網絡算法(一種高度通用的深度學習技術)進行檢測。”

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。