識別面孔的專家通常在刑事案件中發(fā)揮關(guān)鍵作用。安全攝像頭拍攝的照片可能意味著被告有期徒刑或獲得自由-經(jīng)過訓(xùn)練有素的法醫(yī)面部檢查員的證詞會告知陪審團(tuán)，該圖像是否真的描繪出了被告。面部識別專家到底有多好?人工智能會有所幫助嗎?

本周在《科學(xué)院院刊》上發(fā)表的一項研究帶來了答案。在將法醫(yī)學(xué)與心理學(xué)和計算機視覺研究相結(jié)合的工作中，來自標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)和三所大學(xué)的科學(xué)家團(tuán)隊測試了專業(yè)面部識別器的準(zhǔn)確性，至少提供了一個啟示，甚至令研究人員感到驚訝：受過訓(xùn)練的人員在計算機作為伙伴而不是其他人時表現(xiàn)最佳。

NIST電子工程師P. Jonathon Phillips說：“這是第一項針對專業(yè)法醫(yī)面部檢查員的面部識別準(zhǔn)確度的研究，該研究是在實際案例中適用的情況下進(jìn)行的。” “我們更深層的目標(biāo)是找到更好的方法來提高法醫(yī)面部比較的準(zhǔn)確性。” 團(tuán)隊的工作是響應(yīng)研究委員會2009年的報告《加強法醫(yī)科學(xué)：前進(jìn)的道路》而開始的，該報告強調(diào)了衡量法醫(yī)審查員決定準(zhǔn)確性的必要性。

NIST研究是迄今為止對各種各樣的人的面部識別性能進(jìn)行的最全面的檢查。這項研究還研究了最佳技術(shù)，將最新的人臉識別算法與人類專家的準(zhǔn)確性進(jìn)行了比較。

他們是人類與機器的經(jīng)典對抗的結(jié)果嗎?沒有一個人會得到最好的結(jié)果。兩者之間的協(xié)作實現(xiàn)了最大的準(zhǔn)確性。

“社會依賴專業(yè)的法醫(yī)面部檢查員的專業(yè)知識和培訓(xùn)，因為他們的判斷被認(rèn)為是最好的，”合著者，德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校的認(rèn)知科學(xué)教授愛麗絲·奧圖爾(Alice O'Toole)說。“但是，我們了解到，要獲得最高精度的人臉識別，我們應(yīng)該結(jié)合人與機器的力量。”

結(jié)果正好趕上了面部識別技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年，但是直到最近才達(dá)到了與人類最高水平的能力相近的能力。

菲利普斯說：“如果我們?nèi)昵斑M(jìn)行了這項研究，那么最好的計算機算法的性能就可以與普通未經(jīng)培訓(xùn)的學(xué)生相提并論。” “如今，最先進(jìn)的算法與訓(xùn)練有素的專業(yè)人員一樣出色。”

這項研究本身總共涉及184名參與者，其中很大一部分是這種類型的實驗。八十七名經(jīng)過培訓(xùn)的專業(yè)面部檢查員，而十三名是“超級認(rèn)可者”，這個詞暗示著卓越的自然能力。其余的84個對照組(包括對照組)包括53名指紋檢查員和31名本科生，他們都沒有接受過面部比較方面的培訓(xùn)。

對于測試，參與者收到了20對面部圖像，并以7分制對每對是同一個人的可能性進(jìn)行了評估。研究小組使用在有限的照明，表情和外觀控制下拍攝的圖像，有意選擇了極富挑戰(zhàn)性的眼鏡。然后，他們使用相同的圖像對測試了四種最新的計算機化面部識別算法，這些算法均在2015年至2017年之間開發(fā)。

三種算法是由馬里蘭大學(xué)電氣與計算機工程教授Rama Chellappa及其團(tuán)隊開發(fā)的，他們?yōu)檫@項研究做出了貢獻(xiàn)。該算法經(jīng)過訓(xùn)練可以在一般的人臉識別情況下工作，并且無需修改即可應(yīng)用于圖像集。

研究結(jié)果之一是毫不奇怪，但對司法系統(tǒng)很重要：受過訓(xùn)練的專業(yè)人員的表現(xiàn)要明顯優(yōu)于未經(jīng)訓(xùn)練的對照組。這一結(jié)果確立了訓(xùn)練有素的審查員的卓越能力，從而首次為其出庭作證提供了科學(xué)依據(jù)。

正如過去幾年中算法性能的穩(wěn)步提高所預(yù)期的那樣，這些算法也很適合自己。

引起團(tuán)隊共同關(guān)注的是多名考官的表現(xiàn)。該團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，結(jié)合多個法醫(yī)面部檢查員的意見并不能帶來最準(zhǔn)確的結(jié)果。

菲利普斯說：“我們的數(shù)據(jù)表明，最好的結(jié)果來自使用一個性能最高的算法的一個面部檢查員。” “雖然合并兩個人工審查員確實可以提高準(zhǔn)確性，但不如合并一個審查員和最佳算法那樣好。”

目前，在現(xiàn)實世界的法務(wù)案例研究中并未使用檢查員和AI的結(jié)合。盡管此研究沒有在這樣的操作取證環(huán)境中明確測試審查員和AI的這種融合，但結(jié)果提供了改進(jìn)未來系統(tǒng)中人臉識別準(zhǔn)確性的路線圖。

盡管這個為期三年的項目揭示了人類和算法使用不同的方法來比較人臉，但這對其他科學(xué)家提出了一個誘人的問題：人類和算法方法之間的根本區(qū)別是什么?

菲利普斯說：“如果將兩個來源的決策結(jié)合起來可以提高準(zhǔn)確性，那么這種方法就說明存在著不同的策略。” “但是它并不能解釋這些策略有何不同。”

該研究小組還包括來自澳大利亞新南威爾士大學(xué)的心理學(xué)家戴維·懷特。