跨年龄人脸识别示意图

　　每位被拐的孩子，都是我的心病

　　蒋晓玲从事打拐工作已经整整19年了。这个过程中，她经历了太多的杳无音信和破镜重圆。

　　她说，一些家长寻找孩子多年未果，他们会说：“我们也不奢望孩子们重新回到我们身边，我们只是想知道他们在哪里，看他们一眼，知道他们过得好不好……”

　　过去10年，四川省公安厅打拐处和案发县市的公安机关一直在积极寻找那10名被拐儿童的下落。“调查访问、模拟画像、网络公告……能试的方法我们都试了，但是时间隔了这么久，而且没有拐卖中间人提供线索，真的是太难了。”蒋晓玲说。

　　转机出现在2017年12月，公安部刑侦局副局长陈士渠去腾讯调研时，了解到了优图实验室的跨年龄人脸识别技术，于是将这一技术介绍给了四川警方。

　　此前腾讯等公司利用人工智能协助寻亲已有不少成功经验。比如，截至2018年10月，接入优图技术的QQ全城助力累计找回600多人；截至目前，使用该技术的福建省公安厅“牵挂你”防走失平台累计找回1000多人。

　　“难度很大。”李新说。“其实当时大家心里没底，但当大家看到那些层层包裹的照片时，就下定决心要努力一试。”

　　“小耗子”被拐时才3岁，到2017年底已经11岁多，而这段时间正是人一生中面部变化最为剧烈的阶段，国际上当时还没有成功跨越10年通过人脸识别技术找到失踪儿童的先例。

　　对于跨年龄人脸识别，优图人脸识别算法研究负责人李博士和同事们对0岁-18岁的人脸的成长变化进行模拟建模，生成大量可供学习的人脸样本，然后采用深度神经网络算法来学习这些人脸在成长过程中的复杂变化。

　　“难就难在当时跨年龄人脸识别没有成熟的算法模型，加上数据样本有限，实验效果一开始一直不是很理想。”李博士说。

　　李博士和同事们想到了“用机器教机器”的方法。经过成千上万次的模型训练，终于训练出了一个可以进行跨年龄人脸识别的深度神经网络模型。

　　“简单来说，就好比我把成年人的人脸识别模型作为老师，让儿童的人脸识别模型来学习其中的‘技巧’，尽量消除年龄变化对识别精度的消极影响。”李博士说。

　　功夫不负有心人，经过近半年的努力，经过很多个夜晚的挑灯夜战，终于有了突破性进展。这一名为分布式蒸馏学习法则的算法模型进行跨年龄人脸识别的准确率达到了96%以上。

　　找到“小耗子”又有了新的希望。