導讀：一個女人，背著7宗命案，潛逃國內23年。自以為很僥幸，然而天網恢恢，疏而不漏。一顆攝像頭，最終還是“抓”到殺人犯勞某枝。

本文經授權轉自公眾號CSDN（ID：CSDNnews），作者：胡巍巍

▲被抓時還略帶微笑？哼！等待你的就是Game over

據人民日報報道，12月5日，福建廈門警方已經將其移交江西南昌警方。江西警方當日將勞某枝押解回南昌。

勞某枝潛逃期間，多是夜間在酒吧、KTV工作，臨被抓前，曾到朋友的手表專柜，幫忙照看生意。

而她正是在商場看生意時，被警方一舉抓獲。嗯，這個朋友，真是個為民除害的好朋友。

被抓前的過程是醬嬸兒的，據央視新聞，11月28日，廈門市思明公安分局刑偵大隊，通過大數據信息研判發現，一名疑似命案逃犯勞某枝的女子，出現在廈門某商場一帶。

隨后，警方通過DNA數據對比，確定她就是命案逃犯。

這已經不是警方第一次，通過人臉識別大數據+DNA數據比對來抓壞人了。

“北大弒母案”的兇手吳謝宇，也是在重慶江北機場送人時，被攝像頭捕獲人臉，警方根據大數據對比，確認是吳本人，最終吳謝宇落網。

此外，截止目前，警方還從張學友演唱會上，抓了不少逃犯。

2018年張學友演唱會蘇州站，22名在逃人員落網。這其中，也涉及到人工智能和大數據技術。

當時，蘇州公安官微，還特意就此發微博。

而勞某枝落網，也是“云劍”行動的超大碩果。

“云劍”行動是指，以互聯網云服務、云平臺為利劍去抓捕疑犯。

這項行動“ 以科技信息化手段為支撐，突出打擊重點，全面創新打法，建立長效機制”。

為什么過了23年，大數據還能認出來是她？

事實上，逃亡期間，勞某枝還曾整容，但是人類的顱骨、瞳距、虹膜卻不會變化。

所以，以深度學習為基礎的人臉識別技術，才能認出來她就是逃犯。

01 “笑問客從何處來”，深度學習有答案

所謂深度學習，其實指的就是訓練神經網絡的過程。

神經網絡，就像你的大腦一樣有記憶。

舉個例子，你給一個神經網絡，看過你家貓在睡覺、吃貓糧、靜蹲和跳躍時的不同照片，那么神經網絡就會記住這只貓呈現在照片中的所有特征。

這只貓也許以后會變胖、毛發也會減少，但是神經網絡已經牢牢記住這只貓的不變的特征。

用術語來說，就是“當一張圖像流過神經網絡的時候，會進行特征點提取，而所謂的特征點，在數學上就是一個高維坐標”。

02 深度學習的誕生和優勢

早在上世紀八九十年代，就已經有深度學習的存在，但是當時可分析的數據量太小，所以深度學習并沒有引起注意。

2006年，?深度學習教父杰弗里·希爾頓（Geofrey Hinton ）提出快速計算“受限玻耳茲曼機”網絡權值及偏差的CD-K算法，這直接導致DBN等深度網絡的誕生。

它的優勢在于，第一，深度學習擁有持久學習力，數據規模變大，它的性能會跟著變強；第二，深度學習可以直接從數據中提取特征，可謂省時省力。

03 深度學習在國內外的應用

在國內， 阿里巴巴、科大訊飛、百度和中科院自動化所等公司或研究單位，都在研究基于深度學習的語音識別或人臉識別。

比如，2019年3月，馬老師就曾在德國漢諾威IT展覽會上，向德國總理默克爾展示支付寶的刷臉支付。

幾個月后，螞蟻金服高級專家張潔，曾在采訪中表示：

支付寶人臉識別深度學習采用的是x60人臉區域（Patch）的多層卷積神經網絡。多層卷積神經網絡有三個核心，局部感知 、全值共享、時間或空間亞采樣，這三種思想的結合保證了在一定程度上獲得位移、尺度和形變不變性。

此外，科大訊飛的語音識別技術、微信語音識別技術，都一定程度上使用到深度學習。

也就是說，警察蜀黍用深度學習來抓壞蛋，以后不再會是新鮮事，勞某枝這樣的逃犯，一定會快快地落網。

有的壞人作惡，并不覺得是作惡，甚至連絲毫悔恨都沒有！

23年間，勞某枝舞照跳、酒照喝、妝照化，沒事兒人的天天發朋友圈，卻忘了倒在自己手下的7條人命，對待這樣的人，唯有快速正法才能彰顯正義。科技助力法治進步，走你！

本文轉自公眾號“CSDN”，ID：CSDNnews

延伸閱讀《深度學習與圖像識別：原理與實踐》

推薦語：學習圖像識別，這本書輕松帶你從0到100！阿里巴巴達摩院算法專家領銜撰寫，從技術原理、算法、工程實踐3個維度系統講解圖像識別。

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Q:?大數據、深度學習、人臉識別還有哪些神應用？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的7宗命案，潜逃23年，大数据还是认出了她的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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