“丈夫杀妻谎报失踪”案频发，“来女士”们正在消失，技术能寻回TA们吗？_风闻

大数据文摘出品

作者：刘俊寰

7月25日，根据央视新闻报道，杭州来女士失踪案案情逐渐明朗。

在看了6000小时的监控视频，对小区6幢单元楼、379户人家、1075名住户进行走访询问后，杭州警方在发布会上表示，已排除来女士自行出走和他人作案的可能，初步发现了其丈夫许某某的作案嫌疑，目前正在将许某某列为专案攻坚的重点对象。

先给不熟悉的读者回顾一下整个事情的经过：7月6日，杭州警方接到来女士家人报案，称来女士从7月5日“离奇失踪”。21日，警方成立专案调查组，对地下室、天台等地进行地毯式搜索，最终在对38车化粪池污秽物中提取发现了来女士的人体组织。

本案从报案伊始，以**“来女士离奇失踪”为切入点，也让另外多起“丈夫杀妻后谎称失踪案”**浮出水面。

最近告破的两起案件，一起7月5日发生在浙江省杭州市江干区，另一起7月20日发生在四川省资阳市安岳县；均于近日确认是“丈夫杀妻后报警称妻子失踪”。

在微博上，相关话题也引起了极大的关注，一位博主发文提及亲身经历，“这个事情和我妈当年一模一样”，“钥匙手机银行卡身份证，什么也没有带走”，“至今7年无音讯”。

没想到，在这条微博下方，越来越多的网友开始分享自己亲身经历或听闻的“失踪”案件，“消失的妻子”数量之多，超出了我们的想象。

有网友写道，小姨夫曾来通知娘家人，“小姨自己走了”，但是“离家出走什么都没拿”。

也有网友分享道，“老家有个人娶了媳妇没到一年，她就跑了”，“据说那个女生什么都没拿走”，“现在想想有点后怕”。

尽管警方目前已经排除来女士离家出走的假设，更多分享的案例也已无法确定“失踪人口”是否已经遇害，但目前能够确定的是，“失踪”案正在我们身边时刻发生着。

据央视统计，中国每年失踪人口数量超过800万，其中大部分难以寻回。

其中不止包括“来女士”这样的女性，占很大比例的还有老人和孩童。这些关于失踪人士的分享，背后都是一段段无法想象的悲痛经历，每个无法寻回的失踪人士，都代表了一个家庭无法估量的损失，她/他们是消失的个体，也是家人的全部。

在技术发展逐渐成熟的当下，能否借助AI和大数据，助力寻回失踪人口，成了一项亟需解决的社会问题，显得十分重要和迫切。

做一个面部识别系统追踪失踪人口，你也可以

不只中国，在全球范围内，人口失踪现象都十分严重。

比如根据美国的一项统计显示，每年新增失踪人口数量达到8万至9万人，涉及各个年龄段、性别、经济状况、阶层以及种族。

在寻找失踪人口上，尽管人脸识别技术最近遭受了众多非议，但它却是必不可少的“利器”。

在medium上，一位名叫Gagandeep Singh的博主分享了他如何利用人脸识别技术助力警察寻找失踪人口，他写道，他主要利用Python设计了一个GUI应用程序，警察可以用其注册新案件，提交案件的人脸图像以及其他基本信息被集中处理后，会一起存储在数据库中，等待哪天被成功匹配。

在技术实现上，首先是对人脸关键点的识别，dlib面部关键点生成器能够为每张脸生成68个关键点，这些关键点都是浮点值，会精确到小数点后8位，生成效果如下图所示：

在相应的GUI界面，会得到以下内容：

上传新数据：需要注册新案件时点击，随后会打开新的GUI，接收用户的数据。

更新分类器：从Firebase下载面部关键数据，使用这些数据训练KNN分类器。

匹配：下载用户注册的所有数据，使用训练的KNN分类器进行匹配，如果置信度超过60％，那么就可以说是匹配的。

确认的请求：已处理的投诉都将存储在这里。

假设，该应用程序记录了3个失踪案例，这意味着dlib会生成136*3个面部关键信息点，3代表了案例数，136则是因为每个点都会生成x坐标和y坐标。

然后，利用这些关键点训练KNN分类器。

如果下图代表了KNN分类的面部信息关键点，那么红色应该对应着人物1，绿色对应着人物2，蓝色对应着人物3。在这个基础上，如果某人和录入信息的匹配置信度超过了60%，那系统就会认定这是同一人。

在录入时，与面部信息的编码标签捆绑着的还包含个人的其他基本信息，比如真实姓名、父母姓名、年龄、居住地等。

在这个基础上，该博主还设计了一个可供普通人利用的安卓应用程序。在日常生活中，当我们发现有人和数据库中的某些人长相类似时，可以匿名提交部分照片信息，在提交时，拍摄地点等也会相应被存储。

GitHub开源链接：

https://github.com/gaganmanku96/Finding-missing-person-using-AI

除此之外，总部位于Gurgaon的AI初创企业Staqu也推出了一款适用于警察的应用程序，帮助寻找失踪人口。

这款应用程序可以通过面部识别、区域限制（geo-fencing）和热点分析（hot-spot analysis），将失踪人士的记录数字化，目前，录入该应用程序数据库的失踪人员超过了12000人。

具体而言，热点分析用于研究失踪人员的历史记录，包括曾是贩运或绑架儿童者的藏身之地，再加上区域限制，一旦有失踪案例报告，AI会自动筛选方圆6小时或其他时间范围内的地区位置，具体将取决于报告时间。

Staqu首席执行官兼联合创始人Atul Rai表示：“我们一直致力于利用技术解决现实问题，印度的贩运儿童、绑架和其他不法行为的现象持续发生，在协助警察利用AI打击犯罪时，也有必要创建一个专门的AI解决方案来寻找这些失踪的人。”

英国出动无人机，几秒搜索方圆150米

除了利用面部识别技术之外，英国还将无人机用于寻找失踪人口。

据了解，苏格兰国家警察部队和苏格兰警察局将部署遥控飞机系统（RPAS）。在实际运用时，RPAS由地面上受过专门训练的人员操作，另一名人员可以通过智能手机上的RPAS摄像机接收实时视频。

通过整合AI技术，苏格兰警察局在寻找失踪人员时可以覆盖更广的地区，从而减少了对地面警官队伍进行冗长细致检查的需要。

这项技术主要基于机器学习，可以提供实时的图像分析以识别偏远地区的人们。研究人员用数百小时的视频对AI系统进行了训练，视频中有穿着不同衣服、在不同位置的人，系统可以搜索图像，在几秒钟内就能在方圆150米的范围内定位某人。

根据研发人员的说法，这个系统的运行速度是其他算法的两倍，并且，使用频率越高，识别的能力也就越高。

这是英国警察首次把新兴技术用于实际业务，苏格兰警察航空支援组检查员Nicholas Whyte表示，“在作战警务环境中使用无人机是一个相对较新的领域，这种合作为苏格兰警察局提供了参与开发新技术的机会，将更好地为苏格兰人民提供服务”。

中国在11年内寻回6300多名失踪儿童

在整个失踪人口比例上，儿童的走失成为不可忽视的一部分。

根据2018年印度的一项调查统计，平均每天有174名儿童失踪，有一半的儿童至今下落不明。2016年超过10万名儿童报道失踪，其中55525个直到年底都没有找到。

利用AI技术寻回走失多年的孩子在国内已有不少成功案例。

今年5月，根据报道，在全国打拐第一库的帮助下，时隔32年，母亲李静芝终于寻回失踪儿子。

随着全国打拐第一库逐渐规模化，父母在孩子失踪后，可以通过公安机关，将血样数据上传DNA数据库，一旦发现有来源不明或者疑似拐卖的孩子，便可以进行DNA结果对比，从而确认孩子的身份。

同时，如果有儿童怀疑自己的出生，也可以提交血样数据上传到DNA数据库中，在数据库里可以与生母的DNA数据进行匹配，这大大减少了寻亲时间。

据公安部的统计，公安部儿童失踪信息紧急发布平台“团圆”系统自2016年5月15日正式上线运行以来，共发布4467名儿童的失踪信息，找回儿童4385名，找回率98.2%。2009年至今，全国公安机关已通过积案攻坚和DNA数据库比对等方式，找回6300余名被拐多年的儿童。

近年来，从电影《亲爱的》到《失孤》，越来越多的影视作品将目光聚焦到了“失踪儿童”上，这在一定程度上也唤起了人们对失踪儿童案件的关注，越来越多的人加入到公益组织中，越来越多的新兴技术用于寻找走失儿童。

看上去，寻回的只是一个人，但对于另一些人来说，可能这就是他们继续生活下去的动力。