在機場火車站丢行李是怎樣的體驗？
順着自己來的方向回去找一遍？四處聯系從業人員求助？或者幹脆因為行李證件丢失而錯過航班，不得不開始複雜的補辦流程？
太可怕了，不如我們請個AI來幫我們找行李吧。
這種幫你找行李的AI還真有。日本的日立集團就做研發了這樣的一套計算機視覺系統，可以将公共場所攝像頭拍下的内容通過神經網絡分析，識别人和物體整體的特征，追蹤個體的運動軌迹。也就是說，把你丢包的一路上的視訊都自動檢查一遍，依次進行判斷：
哦，你上廁所出來忘記拿包了。
實時追蹤：不僅能找包，還能找人
如果僅僅是在大量視訊中找到包包，這個目标檢測的方法似乎并沒有什麼難度。
但是，日立這套系統的關鍵點在于，它可以實作實時追蹤個體。比如，跟着父母出門的小孩子走丢了，隻要在這套系統中輸入小孩子的特征，比如身高、發型、穿什麼顔色的衣服，就可以自動通過攝像頭影像在整個公共場所内搜尋孩子的位置，還能得知孩子往哪邊走了。
而如果需要尋找的對象是警方在抓捕的小偷小摸，那麼也可以通過目擊者提供的嫌疑人外表特征，在海量的視訊資料中找到找個人，還能一直跟蹤嫌疑人的軌迹，保證他們逃不開警察的掌控。
另外，該系統還可以記錄嫌疑人在犯罪前和犯罪後的運動軌迹，幫助警察分析案情、分析逃跑方向等。
回到找包的問題上，如果監控人員發現了被遺忘的包包，可以選擇直接復原到包包從主人身邊離開的那一刻，追蹤主人的行動軌迹，進而找到包的主人。此時丢包的人可能正在焦慮狂奔找包，也可能正在四處尋找從業人員求助，尋包系統剛好解了燃眉之急。
不用人臉識别都能找到人？
對了，這套系統既能識别人、又能識别包的一個原因是——它壓根不用人臉識别。
雖然人臉識别技術在國内如火如荼，在人臉識别的幫助下，歌神張學友變身除暴安良的警察，已經抓了6名逃犯了，但是一些國家群眾卻聞人臉識别色變，擔心人臉識别侵犯資料隐私的問題，不久前，微軟就因為将人臉識别系統賣給美國政府，間接導緻美墨邊境湧入的難民妻離子散而大受抨擊。
是以，這套部署在公共場所的特征識别系統并不是依靠人臉識别運作的，而是識别了一些非人臉特征，包括人的頭發、衣服、包包、鞋子的顔色等120類，基于這些特征的識别比追蹤面部資訊準确率高三倍。
是以，這套不需要人臉資料資料的系統，除了找包包、找小孩、找逃犯之外，還可以用在一些不那麼緊張的民用場合。
比如商場營銷。這套系統記錄了商場中海量顧客的移動軌迹，可以幫助商場判斷顧客購買不同産品的需求，合理設定貨架、産品的位置，并為一定區域内的顧客設定優惠活動。而顧客也不必擔心自己的隐私洩露，因為使用這套系統的商場完全不知道顧客姓甚名誰，也不清楚顧客的相貌、生日等資料。
再比如，在馬拉松比賽中，運動員都穿着了特定款式的運動背心，而這套系統也可以依靠軌迹追蹤的功能，在“不看臉”的情況下，判斷那些中途進入跑到的人是正常的從業人員，還是惡意來搗亂的。
但是，這裡就有另一個問題了：不看臉，怎麼抓賊？
公共場所的嫌疑人完全可以通過換衣服、換鞋子、戴帽子等方式，隐藏自己的外部特征，躲開系統的識别，但臉……還是不那麼好換的。
對此，日立的從業人員表示，該系統依然可以追蹤身高等難以改變的資料來追蹤嫌疑人。
原文釋出時間為：2018-07-25
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