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88、人质(8)已替换 ...

  •   8、 漏洞

      泰勒赶在讲座开始前的最后几分钟,走进大阶梯课室。

      这是HSS一场关于刑侦技术探索的讲座,主要内容是计算机视觉图象识别。

      负责讲授的人是一名很著名的教授,很多技术人员被吸引过来上课,

      几乎所有座位都被坐满了人,泰勒来的太晚,很多人都把视线投了过来。

      ……仿佛被上百个夸克一起齐刷刷转头望了过来。

      在内心吐槽了一句,泰勒在阶梯旁找了一个还空着的座椅坐下。

      让他过来听课,说实话泰勒是十万个不愿意的,这种地方应该是夸克那类人才会喜欢来。

      他主要目的也不是上课,是前来找教授咨询一些问题。

      有件事让泰勒非常在意。能让泰勒吃瘪的人,五只手指数的过来。

      那个在银行摆了他一道、还至今逃脱不知所踪的高个子B·K就是其中一个。

      在富国大通银行事件之后,高个子就像直接消失了一样,完全找不到踪影。

      高个子的画像早已录入到在逃疑犯的数据库中,无论他出现在南府市的哪个监控关卡,都会马上上传到数据中心进行追踪。

      可是对高个子的搜查线索极少,几乎是一无所获。

      除非他是真的躲到了地下,否则以安装在南府市各街道的那么多摄像枪,怎么也能拍到人。

      哪怕是逃出了南府市的地界,也应该有所踪迹。

      泰勒想不通原因,但他直觉认为,问题可能就在人像识别系统这一关键。

      赵教授这时进入了课室,开始讲课。

      “现代的AI图象识别与处理,基础就是从人的视觉系统来进行借鉴。我们先从仿生学的角度来理解……”

      课堂内容非常专业,泰勒听得昏昏欲睡,连连垂头打瞌睡。

      “……由此我认为,AI图象识别技术其实还存在着漏洞。”赵教授落下了一句评价。

      仿佛是一声惊雷,泰勒忽然惊醒,神色凛然。

      剩下的时间,泰勒在座位上几乎完全是坐立不适的样子,姿势变换了几十遍。

      好不容易终于等到讲座结束了,泰勒走上讲台截住赵教授。

      “教授,您能跟我详细说一说AI图象识别的漏洞吗?”

      赵教授正在台上收拾着东西,闻言,抬起头睿智地望了泰勒一眼。

      “你是……?”赵教授问道。

      明白教授可能是误会了些什么,拿出名牌卡,泰勒自我介绍后,又解释了一番。

      “我们在追查一个疑犯,他的画像已经全景发布了,但还是找不到踪影,我想不通原因。”

      赵教授想了想,跳下讲坛,走到观众席位置的第三排,对泰勒招手道:“小伙子,你过来,来这里看。”

      赵教授已经是将近五十五岁的人了,谈到研究领域的内容总是一副精神奕奕的样子。

      赵教授用投幕功能将平板电脑中的一些照片投放在阶梯课室的屏幕上,“你看着,一定要仔细观察。”

      泰勒望着屏幕,白色的幕布不断展示着不同人像的照片。

      “你觉得上面显示的是同一个人吗?”赵教授问。

      泰勒摇头,肯定不是。

      “你真的确定不是同一个?”赵教授再问了一遍。

      泰勒被问得莫名其妙,不明所以地又再端详了一眼屏幕上的组图。

      那几个人的样子都不一样,显然不会是同一个人。

      泰勒再次摇了摇头。

      “真的吗?”赵教授神秘一笑,将几张人像组图从色彩通道开始,一层一层剥离。

      恍如变魔法似的,数张照片上面的人最后变成了同一个人的黑白人像照。

      泰勒:“什么?怎么可能?”

      赵教授又笑了一笑,“现在你再来看这一组图。”

      图象的变化仿佛揭示出了什么,泰勒盯着屏幕紧紧皱着眉。

      屏幕上最先出现一个黑白色的圆形图案,然后色彩、光线、焦距等逐渐发生变化。

      圆形图案慢慢变成了一副日全食照片,接着变成依附在树干上的一只扁长甲虫,紧接着是半埋在瓜田里的西瓜。

      到了最后,竟然变成一副某动物张大了嘴巴向他们扑过来的立体三维图。

      过了好一阵,泰勒才找回自己的声音。

      “我不明白,圆形怎么可能会变成一张嘴。”

      如果说日全食、甲虫、西瓜那些,他倒还可以相信,但是最后一幅?怎么可能。

      “为什么不可能呢?”赵教授笑着问,“你能相信一个圆形可以变成日全食、变成西瓜,为什么不能相信它也可以成为猛兽的嘴巴,那张大了的口难道看起来不像一个圆?”

      “要知道我们人眼睛和摄像头一样,看到的东西其实只是二维平面,但我们却能知道那是三维立体,你有想过原因吗?”

      明白教授在讲授重点了,泰勒虚心请教。

      赵教授开始解释道,“现代的计算机视觉处理最常用的是卷积神经网络(CNN),也就是对人大脑较为精准的模拟。”

      “大脑对视觉的处理其实是分级的,最先是接收视觉输入信号,然后对其进行迭代加工,解读成为抽象概念。

      而计算机的信息处理也同样如此,图象理解系统包括四个层次:数据层、描述层、认知层和应用层。你首先要理解‘图象理解’这个概念……”

      泰勒能听得懂教授在讲的是中文,但是每个字组成起来,就像是外星语一样无法明白了。

      如果夸克在这里,起码能帮他中译中。

      现在他有点想念那个家伙了,不知道有没在家乖乖休息。

      赵教授发现泰勒听得一知半解,放弃了用专业术语,放缓语速开始从最简单的理念进行讲解。

      “这样,颜色是眼睛和大脑,对光的视觉感受。颜色又分为红、橙、黄、绿、青、紫六种色相,这六种色相是从三菱镜的折射获得的。对不对?”

      泰勒这次听懂了,连忙点头,“对。”

      赵教授又道:“颜色的光线强弱和彩度又影响着我们对这是什么颜色的理解,例如红、粉红、大红、紫红、橙红。

      就像我们理解语言是根据语义来进行理解,语义就像是话里的每一个中文字,计算机对图片的理解就是根据图象语义,图象语义就是像素,像素是最小的色块。

      计算机图象处理技术它都是二进制的。当获得一副彩色照片后会对图象进行灰度化处理,即是变成一张灰色图,然后再进行二值化处理。

      也就是变成了一副黑白照,由二进制的 1 和 0 组成。1代表白色,是前景。0代表黑色,是背景。”

      泰勒感觉有什么将要呼之欲出,“所以……”

      赵教授俏皮地眨眨眼,“所以如果——我改变了颜色和光影,白色和黑色面积改变了,它的灰度图是不是改变了?物体的外貌形象是不是也改变了?”

      泰勒这下基本能听明白了,为什么不同人物的彩照最终会变成同一个人的黑白照片,因为颜色光影都被改变了,就像人化上了妆一样。

      “你要知道,图象识别技术是一个非常庞大的数据处理,必须先把三维图压成二维,再构建成纯数字模式进行识别。”

      如同在课堂上给学生进行讲课,赵教授循序讲道:“这个转变的多个过程就意味着不断有信息丢失,也就是说在其中可以大做文章。”

      泰勒紧紧皱着眉:“是不是如果一个人在脸上做了伪装,就可以骗过进行人脸识别的人工智能?”

      赵教授大笑了起来,“哪有那么简单。但是你说对了一点,伪装是有可能骗过系统。”

      “在识别系统的处理上,我们一定会对视觉掩盖进行处理。人主要是依据物体的特征进行视觉捕捉,计算机也是这样。

      这些特征信息如果太多了,是不是就可能影响到我们对物体识别的判断?刚才你是不是就没发现那一张嘴其实就是一个圆形?”

      泰勒点头承认,他刚才实在太震惊了,完全没关注到圆形的存在。

      赵教授继续道:“视觉处理机制是一个高度复杂的过程。伪装有可能骗过系统,却不能骗过人的眼睛。有很多计算机分辨不出,但人眼能分辨出来。”

      泰勒像是被提醒了些什么,连忙拿出手机,将富国大通银行的监控录影给教授看。

      赵教授看了一段,道:“不得不说,这个人很聪明。”

      “为什么?”泰勒问道。

      教授解释说:“想要骗过人像识别系统,那一定是对该环境的光源和光线变化、还有人脸结构非常了解。”

      “你看。”教授将视频定格,放大了录像画面。

      “这地方光线是从旁边的彩色花窗射入,它并不是纯粹的自然光,不但存在透射光还有偏振光。

      而花窗能够改变光线颜色,半拱形的天花又把反射的光线集中起来,光线环境十分复杂,这种环境系统特别难处理。”

      “再看这里。”教授将画面继续播放,然后再次定格,进一步放大。

      画面中的高个子就站在光线中,正抬头望着摄像头。

      录像画面并不模糊,相对还挺高清的,能够看到在空气中的点点浮尘。

      “浮尘会令噪点增加,造成一定的识别失真。此外,他的太阳帽和墨镜又能进一步影响了光影和视觉感受。”

      “哦他戴的不是普通墨镜,是偏光墨镜,难怪给你们那么大的麻烦。”赵教授把视频翻来覆去地看,摇着头道,“这真的是一个很聪明的人。”

      瞧见他的脸色很不好,赵教授拍了拍泰勒的肩膀,“哎,别灰心。一般环境下AI识别是不会出现问题的,只是这个地方实在太特殊。”

      “影像再怎么骗过计算机,也骗不过人的眼睛,人的大脑能比计算机处理更复杂精细的图象。”

      赵教授的话没安抚到泰勒,反而眉头几乎锁死,脸色变得更加难看。

      赵教授想了想又道,“科学技术不断进步。”

      “我和我的团队已经正在研究把怎么红外热感应加入到人像识别侦测的技术,以后这个问题就可以解决了。”话语中已经透露出了一些前沿的科技信息。

      泰勒脸色难看不是因为灰心,而是他想到了一件事。

      “谢谢教授的解答。不好意思,我还有点事,要先走了。”

      问教授索要了联系方式,泰勒走出阶梯课室,疾步走向电梯间。

      “喂,罗密欧,那发布出来B·K的通缉照你有没看过?”

      “你先别管了,我有问题问你。”泰勒应了一句。

      案件移交给别的部门了,他们按理是不能再管富国大通银行的事。

      泰勒问道:“你看一看通缉照上的人,他是不是跟你印象中的是一样?”

      等了几分钟后,电话那边罗密欧回应了。

      泰勒忍不住咒骂了一声。

      果然!他们都被那B·K罢了一道!

      通缉照是直接使用了录像画面中的人像进行了一些简单处理后发布的。

      画面中的人正面面对着镜头,模样很清晰,任何人都不会去考虑拍到的人究竟是不是他真正样子。

      银行的特殊环境让镜头拍摄到的人跟真人模样有着巨大误差,正因为如此,那通缉照中的B·K和罗密欧印象中的人根本不一样!

      也就是说,那B·K为了误导他们,故意让摄像头拍下他的样子!

  • 作者有话要说:  注:
    1981年诺贝尔医学生理学奖颁发给了David Hubel,他发现了大脑视觉系统的信息处理机制是分为两个层级的,一个是抽象,一个是迭代(将抽象进一步推导为概念)。

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