研究人员对0岁-18岁的人脸的成长变化进行模拟建模，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。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
“比中了4个孩子！”
空姐一次次催促坐在即将起飞飞机里的李新关上手机，最后时刻四川警方电话里传来的这个消息，让他兴奋不已!电话那边传来一阵欢呼声，甚至还有哽咽声。李新也激动得眼眶湿润了，他知道这是一件多么不容易的事。
根据腾讯优图实验室跨年龄人脸识别技术的圈定，警方进一步进行DNA亲子鉴定，结果找到了4位走失大约10年的孩子。这在国内是第一次，的确是了不起的突破。
“喜出望外，甚至有点不敢相信。”作为腾讯守护者计划的安全专家，李新曾有过8年从警经历，这并不是他第一次参与寻亲打拐案件，然而，这次使用人工智能(AI)寻亲的经历却很不平凡。
跨年龄人脸匹配准确度高达99.80%。优图实验室供图
你走得再远，也走不出我的心
当李新的同事收到寻亲父母们寄来的孩子照片时，大家都沉默了。一张张照片被厚厚的油纸层层包裹，生怕有所污损。孩子基本都在3岁以下，有的孩子只有人生中唯一一张照片，有的甚至只是满月照。
四川省公安厅刑侦局打拐处处长蒋晓玲回忆，收集照片时很多父母都反复嘱咐千万别弄丢了照片，“对于父母而言，这是孩子留给他们的唯一寄托”。
这些照片里的孩子都与四川省公安厅打拐处一批积案相关。2008年至2010年，10名三岁左右的孩子在四川陆续被拐，“小耗子”就是其中一员。
“小耗子”的父母是湖北人桂宏正夫妇，为了讨生活，在四川省武胜县沿口镇一个热闹的集市开了一间酒铺。每当回忆起那个噩梦般的下午，桂宏正依然痛心疾首。
“那是2009年6月12日下午5点20分，我和爱人发现‘小耗子’不见了，我们四下寻找仍没找到，我们在街上越找越绝望，哭喊着：‘小耗子’，你在哪里啊?你在哪里啊?……”桂宏正回忆起那一幕，依然难以平复心情。
“‘小耗子’2006年7月出生，非常乖巧懂事，我每天要起早贪黑酿几百斤高粱酒，搓出高粱后会摊在地上，两岁多的‘小耗子’会拿着扫把晃晃悠悠地帮着扫，还说，长大了我也要帮爸爸做酒……”孩子被拐后，一幕幕与孩子朝夕相处的场景不断浮现在桂宏正眼前。
孩子一走失，明暗两重天。夫妻俩仍然经营着小酒铺，赚了钱就在全国各地奔波参加寻亲大会，或者听到哪里有一丝线索就跑过去核实了解，花光了积蓄就回家赚钱然后继续上路。
2014年，四川警方抓获一名拐卖儿童的人贩子，结合之前大量的调查和证据，确定了包括“小耗子”在内的10名被拐孩子被卖到了广东，但是通过全国打拐DNA信息库比对并没有结果，仅凭一张儿时照片，找到分别多年的孩子无异于大海捞针。
2018年5月，桂宏正来到河南郑州参加一个寻亲大会。他心里知道，得了肺癌的老父亲坚持不了多久了。在郑州火车西站的寻亲现场，他在脖子上挂起寻人启事的牌子，面对前来采访的媒体哽咽着说：“‘小耗子’，你在哪里啊?……你爷爷时日不多了，他想见你最后一面啊……‘小耗子’……”刚说完这话，他接到老家打来的一个电话：老父亲去世了。
当桂宏正急匆匆赶回老家时，看到父亲眼睛睁着，似乎在等待自己归来，嘴巴张着，似乎在念叨小孙子的名字……
“过去10年，我们身边的老板换了好几茬，我们也有机会去别的地方做生意，但是我们始终没换地方，酒铺也一直保持着原来的样子，一点没变过。”桂宏正说。“‘小耗子’走得再远，也走不出我们的心啊。我们一直在等着‘小耗子’回来，我们想，他对这个地方是有记忆的，也许有一天，会突然想起这个地方，然后自己找回来……”
跨年龄人脸识别示意图。优图实验室供图
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，经过很多个挑灯夜战的夜晚，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。
人工智能深度学习五官成长规律。优图实验室供图
科技向善，让AI更有温度
不久，优图团队利用他们的模型对警方提供的海量数据进行了第一次实际比对，警方圈定了与每个被拐孩子最像的排名前五的结果进行了最后线下确认。
随后便出现了文章开头的那一幕。警方通过DNA检测，第一批成功确认了4个被拐儿童，其中有3个是最高分命中。
结果出乎了李新、同事们和警方的意料。“我们一开始根本没有预期那么多，找到一个也是好的啊。”李新说。
令蒋晓玲印象最深的是，在第一批被找到的孩子中，有一个孩子仅仅有几个月大时的照片。她不禁感叹：“科技的力量太强大了!”
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