深度學習在公安實戰中應用前景的研究

封 順

（吉林警察學院，吉林 長春 130117）

一、引言

隨著公安信息化建設的不斷推進，我國平安城市、雪亮工程、治安防控體系戰略的深入發展，實施公安大數據戰略，著力打造數據警務、建設智慧公安應運而生。如何運用警務大數據，并使公安工作實現科技化、智能化和高效化，提升公安實戰各領域的信息化技術手段，這是公安工作者需要亟待解決的問題。近年來，人工智能相關技術不斷應用到公安領域中，公安警務工作方式日新月異，公安實戰應用也發生了翻天覆地的變化，這些新技術為警務工作提供新思路、新方法和新模式，為公安各警種實戰應用提供了有力的技術支撐，并在實際應用中發揮了至關重要的作用，大大減輕了一線民警的工作負擔，極大地提升了公安警務工作效率。

深度學習是當前人工智能領域發展最快和最引人矚目的領域，在計算機視覺、自然語言處理、網絡安全等許多應用領域中都取得了很高的成就。隨著研究的深入，目前已涌現出許多基于深度學習的網絡模型和算法，卷積神經網絡、循環神經網絡和生成對抗網絡是當前比較熱點的網絡模型，深度前饋網絡、BP算法、正則化、Relu激活函數、稀疏編碼、Dropout[11]、LSTM[9]長短時記憶等是當前使用較為廣泛的深度學習算法。相關模型和算法以及改進型在人像識別、圖像處理、目標檢測與跟蹤、機器翻譯、自動駕駛、聲紋識別、網絡信息安全、圖像生成等現實應用領域中取得了成功。

近年來隨著深度學習在諸多領域中得到了長足的發展，被廣泛應用在各類人工智能任務中，且都取得了理想結果。一些從事警務研究人員將注意力轉移到深度學習研究領域，嘗試構建深度學習模型來處理公安實戰中遇到的問題。目前流行的深度學習網絡模型為卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)、循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)和生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks，GANs)，受到了人工智能學術界和工業界的廣泛研究和高度關注，可應用于警務工作中的諸多領域，在公安實戰應用中有著廣泛的應用前景。

二、深度學習模型

人工神經網絡[1](Artificial Neural Network，ANN)是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從信息處理角度出發對人腦神經元網絡進行抽象描述，從而建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡。深度學習是人工神經網絡的發展和延續，2006年Hinton在《Science》雜志上首次提出深度學習概念，提出多層人工神經網絡模型有很強的特征學習能力，深度學習模型對原始數據有更本質的表述等觀點[10]。在大數據技術和計算能力飛速發展的今天，深度學習作為目前人工智能領域研究熱點，因其具有廣泛的發展前景，受到了學術界與工業界的雙重關注，近年來也涌現出成功的深度學習模型。下面介紹應用較為廣泛的卷積神經網絡、循環神經網絡和生成對抗網絡。

（一）卷積神經網絡

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一類以卷積計算為主體，包含激活函數和降采樣，且具有深度結構的前饋神經網絡，是當前應用最為成功、網絡深度最深的深度學習模型之一，在計算機視覺、圖像處理、生物信息等領域取得了巨大的成功。CNN模擬了人類視覺信息處理的過程，這種信息處理方式非常類似圖像處理領域的圖像卷積運算，原始的圖像以二維圖像呈現，由一個卷積核來對整張圖像進行處理，得到帶有原始圖像某種特征信息的新的圖像，這樣就把原始信號中某種特定的信息提取出來，實現信息壓縮和抽象。隨著層數的堆疊，每層有若干個特征提取，若干層堆疊在一起，逐步實現對概念、對視覺的理解。

圖1 人類視覺皮層處理視覺信息過程

圖2 二維圖像卷積運算示意圖

圖3 卷積神經網絡結構圖

卷積神經網絡主要包括五部分：輸入層、卷積層、激活層、池化層和全連接層[19]。輸入層對輸入數據進行標準化處理，這項處理操作有利于算法學習效率的提升；卷積層主要功能是實現對原始信號的特征提取、抽象、壓縮和理解，每個卷積層由多個卷積核組成，每個卷積核通過共享相同的權值處理上層的全部數據或部分數據，通過調整卷積核的大小和權值可以實現不同特征的提取，通過權值共享可以減少參數的數量來提高學習效率，使得網絡模型具有更好的泛化能力；激活層通過引入激活函數(Sigmoid、tanh、Relu)來增加非線性因素，使得網絡可微可導；池化層實現降采樣，在保持特征布局不變的同時不斷減少數據輸出維度，使得參數數量和計算量下降，從而保留最有效信息并控制過擬合現象，這是卷積神經網絡能夠持續加深的原因，常用的池化有最大池化(Max pooling)和平均池化(average pooling)；全連接層對卷積層、激活層、池化層學習得到的特征信息拉平為一維向量，經過幾個全連接的前饋神經網絡(FNN)的加權求和，預測最終輸出結果。

最早出現的卷積神經網絡有時間延遲網絡和LeNet，被用來識別字符，隨著更有效的卷積神經網絡模型的提出，以及數字計算設備的更新和大數據帶來的機遇，CNN在2012年有長足的發展，并在以后衍生一系列的深度學習算法模型，如LeNet-5、AlexNet、VggNet、GooleNet、ResNet[21]等。

（二）循環神經網絡

循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)是一類善于處理和預測序列數據的深度學習模型[7]。RNN及其變體網絡已經被應用到很多領域，尤其是具有序列性質的輸入和存在一定時間依賴的關系的數據，如語音識別、機器翻譯、詞量生成、文本分類、信息檢索、情感分類、音樂生成、DNA序列分析等。網絡最大的特點就是隱藏單元在前一時刻的輸出作為當前時刻的輸入再次輸入到隱藏單元，這樣就可以把當前時刻的狀態傳遞給下一時刻[2]，t 時刻隱藏單元接收網絡前一時刻的隱藏單元的值a^()和當前的輸入數據x^()兩方面內容，并通過隱藏單元的權值計算出當前時刻最終的輸出，從而保持數據中的依賴關系；重復網絡結構中的隱藏單元參數(W_ax、W_aa、W_ya)是共享的，展開后的循環神經網絡計算過程如下：

圖4 展開后的循環神經網絡網絡結構圖

RNN通過正向傳播(Forward Propagation)得到a和：

然后計算每個元素和整個序列的損失函數(Loss function)：

最后使用通過(穿越)時間反向傳播[8](back propagation through time)求導來更新網絡中的權重參數，這也是當前循環神經網絡最常用的訓練算法。

循環神經網絡能夠將輸入序列數據映射為序列數據作為輸出，根據不同任務，輸出數據長度和輸入序列長度不一定相同，有多用對應的關系。圖2-5中(a)“多對一”結構，可用于電影情感分析等任務，首先讀取輸入為一個電影評論的文本，然后判斷他們是否喜歡電影；(b)“一對多”結構，可以用于表示生成音樂、圖片描述等任務，輸入固定大小的矩陣表示的數值或圖片，輸出一首美妙的音樂或圖片描述文字；(c)“一對一”結構，是一個小型的標準神經網絡，輸入序列數據后得到輸出，固定的長度輸入和固定長度輸出；(d)和(e)是“多對多”結構，輸入輸出都為序列數據，(d)輸入輸出同步，可用于語音識別，(e)輸入輸出為非同步，可用于機器翻譯，一個中文句子和一個英語句子不同數量的單詞卻能表達同一個意思。目前，在實際應用中使用最廣泛的循環神經網絡架構來有門控循環單元(Gated Recurrent Unit, GRU)、長短期記憶網絡[9](Long-Short Time Memory, LSTM)和雙向循環網絡(Bi-directional RNN, BRNN)。

圖5 不同類型RNN結構示例圖

（三）生成對抗網絡

生成對抗網絡[12](Generative Adversarial Networks，GANs)在2014年由Goodfellow首次提出，是當前深度學習領域最具潛力的研究成果之一。其核心思想受博弈論中二元零和博弈的啟發，同時訓練兩個相互協作、同時又相互競爭的深度神經網絡，它的框架中包含一對相互對抗的模型：判別器(Discriminator,D)和生成器(Generator,G)。生成器的目的是學習真實樣本的數據分布，生成與真實樣本分布高度逼近的生成樣本，判別器的目的是判別訓練樣本是真實樣本還是生成樣本。二者為了在博弈中勝出，需不斷提高各自的樣本生成能力和樣本判別能力，通過連續不斷的對抗訓練，生成器生成以假亂真的生成樣本分布最大化，判別器判別真實和生成樣本的錯誤概率最小化。

圖6 生成對抗網絡示意圖

生成器和判別器都是任意可導可微函數，因此，建立一個損失函數(Loss function)來監視和判斷模型學習效果，然后利用隨機梯度下降法(SGD）進行優化。由于判別器是一個二分類模型，可采用交叉熵表示其損失函數[3]，即

其中，E是求期望，D和G分別為判別器和生成器的可微函數，x為真實數據樣本，z為隨機噪聲矢量，G(z)是生成器的生成數據。公式(5)前半部分表示判別器D判斷出x是真實數據的情況，后半部分為判別器D判別數據是由生成器G將噪聲矢量z映射而成的生成數據的情況。在訓練優化生成器G時，輸入為噪聲向量z，希望生成樣本G(z)通過判別器D后的概率值為1，即希望D(G(z))趨于1，故極小化模型G。在訓練優化判別器D時，當輸入為真實樣本x時，希望D(x)趨于1；當輸入為生成樣本G(z)時，則希望D(G(z))趨于0，故極大化模型D。因此GANs的優化問題可描述為下面極大極小博弈問題，最終的損失函數為：

在模型的訓練過程中，生成器G和判別器D的參數交替迭代更新，先固定G，訓練D，更新迭代D的參數，然后在固定D，訓練G，更新G的參數，在不斷重復上述過程最終達到模型穩定。GANs作為一種生成式模型，最直接的應用就是對真實數據進行建模并生成與真實數據分布一致的數據樣本，目前使用較為廣泛的生成對抗網絡模型有提出推土機距離的WGAN[17](Wasserstein GAN)、首次將卷積神經網絡引入GAN中DCGAN[14](Deep Convolutional GANs)、提出了一種圖像到圖像翻譯的通用方法的Pix2Pix[15](Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks)、提出了一種一對多的圖像到圖像的翻譯方法StarGAN(GANs for Multi-Domain Image-to-Image Translation)。

三、深度學習在公安實戰中的應用前景探究及發展趨勢

（一）應用前景探究

1.卷積神經網絡在人臉識別中的應用

2017年7月，國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》指出，圍繞社會綜合發展、新型犯罪偵查、反恐等迫切需求，要研發視頻圖像信息分析識別技術、生物特征識別技術的智能安防與警用產品，建立智能化檢測平臺。隨著2012年深度學習的興起，極大地加快了人臉識別技術的研究進程，在眾多現實場景中取得了成功的應用。其中使用卷積神經網絡架構的人臉識別算法在進行訓練和驗證時，具有高識別率、高精確率、模型穩定和拓展性強等特點，成為人臉識別領域學術界和工業界的研究熱點，在警務工作中將會逐漸的被應用于公共場合治安維護、云端身份認證、公安視頻偵查等公安安防領域。

人臉識別技術(Face Recognition)是一種基于人的面部特征信息進行身份識別的生物特征識別技術。在公安實戰應用中主要的三種應用模式有：人臉驗證(Face Verification)，即判定兩張人臉圖像是否屬于同一人，常用于身份認證如人證核驗；人臉辨別(Face Identification），即給定一張人臉圖像，判斷是否在人臉庫中，若在則返回具體的身份信息，常用于犯罪嫌疑人靜態檢索或動態布控；人臉聚類(Face Clustering)，即給定一批人臉圖像，將相同人的圖像歸類到同一個類，不同人的劃分為不同的類，常見的應用有智能相冊、一人一檔等。

圖7 基于卷積神經網絡模型的人臉識別流程圖

當今主流的人臉識別算法，包括活體鑒別、人臉檢測、人臉預處理、特征提取、比對識別五步驟。其中活體鑒別用來判斷人臉識別處理中的人臉圖像是否采集自真實人體；人臉檢測是從視頻或圖像中檢測出人臉，記錄和標記重要部位的位置；人臉預處理和特征提取主要判斷圖像質量、位置、光照條件，選取固定大小的人臉圖像，輸入到卷積神經網絡模型中提取人臉特征向量；比對識別可分為人臉驗證(1:1)和人臉辨別(1:N)兩類。

公安安防是基于深度學習人臉識別算法應用最廣泛的領域之一，主要為視頻結構化、人臉檢索、人臉布控、人群統計、智慧交通、出入安檢等方面提供安全可靠的人臉識別服務，重點應用于犯罪人員的識別追蹤、失蹤兒童尋找、反恐行動助力、大型安保、可疑人員跟蹤、視頻監控智能檢索等工作。在公安應用場景中達到事前預警、事后跟蹤、事后快速處置的目的，并在平安城市、雪亮工程、天網工程、智慧城市等公安項目中發揮了至關重要的作用。

2.卷積神經網絡在惡意代碼檢測中的應用

惡意代碼已經成為目前網絡空間安全中最多的威脅來源。近年來，全球各地網絡信息安全事故頻發，各行業的電子信息設備不斷遭受攻擊，嚴重破壞了社會穩定和威脅國家安全。智慧公安打造的精準警務需要依托于警務信息綜合平臺，具有實時性、高效性、穩定性、機密性等特點，如何保證系統信息安全而不受病毒的侵擾一直都在困擾著警務工作者，因此亟需一種高效準確的惡意代碼檢測分析技術來消除其帶來的潛在威脅。

惡意代碼檢測方法按照是否可執行代碼分為動態檢測和靜態檢測，傳統方法都需要依賴專業的實驗室與復雜的工具和具有豐富經驗的分析檢測人員，需要較高的人工和經濟成本，嚴重影響惡意代碼的識別率和準確率，難以滿足大數據時代下大規模的惡意代碼檢測需求。近年來，卷積神經網絡模型被用于檢測惡意代碼，通過從大量的惡意代碼樣本中進行惡意特征的提取，并訓練這些惡意特征進行分類，最終得到惡意代碼識別模型，其模型具有資源消耗低、操作簡單方便和自動化程度高等顯著優點。

圖8 深度學習惡意代碼檢測方法的一般流程

基于多通道圖像視覺特征和AlexNet神經網絡的惡意代碼檢測方法[6]將采集到待檢測的惡意代碼轉化為具有更加明顯圖像特征的多通道圖像，利用帶有局部均衡歸一化的AlexNet的卷積神經網絡搭建惡意代碼檢測模型，使用多通道圖像提取彩色紋理特征并分類進行惡意代碼檢測。利用均衡處理后的Malimg數據集進行測試，結果顯示不同類惡意代碼的彩色圖像紋理特征具有相異性、網絡模型收斂速度快、具有較強的泛化能力，準確率和精確率分別達到97.8%、97.8%。

3.循環神經網絡在聲紋識別的應用

聲紋識別被作為識別人身份的一種非常重要的生物認證技術，有著無需接觸、識別成本低廉、聲紋提取便捷等優點，一定時期內具有穩定性和唯一性的特性。近年來，基于循環神經網絡模型的聲紋識別技術極大地提升了識別的準確率，逐漸在公安實戰中展開應用，諸如公安取證、刑偵破案、身份認證等，與智能視頻監控結合，解決現有智慧城市建設中的“眼強耳弱”的問題[4]，特別是在電信詐騙中發揮著無可替代的作用，是警務工作應對新形勢下聲紋識別與鑒定的關鍵。

圖9 Malimg數據集四類惡意代碼多通道圖

圖10 帶有局部均衡歸一化的AlexNet網絡結構圖

公安實戰應用中的聲紋識別平臺包含聲紋采集設備、智能語音分析系統和公安聲紋實戰平臺三個板塊，提供從音頻數據采集、傳輸和存儲，到識別、轉寫和分析，再到比對、鑒定和司法審訊的全方位一體化管理和使用綜合平臺。

高性能的音頻采集設備是能否獲取高質量聲紋數據的關鍵，對以后語音識別與聲紋分析發揮著重要的作用，現有的音頻采集設備能夠實現多通道采集、語音增強、自適應降噪及聲源分離，在復雜場景下達到高質量音頻。智能語音分析系統由聲紋數據庫、語音識別模塊、語音轉寫模塊、聲紋分析模塊組成。聲紋數據庫具有聲紋數據的讀入、調取和管理等功能，是實現語音識別、語音轉寫和聲紋分析功能模塊的基礎；語音識別模塊主要是將收集到音頻中話者的聲紋與背景音進行分離，準確找出說話人的聲紋數據；語音轉寫模塊是將搜集到的聲紋轉寫為文本文字形式；聲紋分析模塊主要是對聲紋的聲學特性進行分析，如聲紋的振幅、頻率、基頻、共振峰、功率譜、音調等。公安聲紋實戰平臺含有公安聲紋比對平臺、聲紋鑒定平臺、司法審訊平臺等，主要以聲紋分析模塊為核心，結合聲紋數據庫，提供聲紋大數據檢索、比對、分析和鑒定等功能，通過聲紋檢索比對來鎖定嫌疑人身份，對聲紋的分析與鑒定來認定犯罪嫌疑人，在可疑人員查控、人員身份核驗、案件偵破、反電信詐騙等場所發揮重大作用。

圖11 公安聲紋識別平臺構架圖

這套完整的公安領域聲紋識別方案利用深度學習和專業的數字化頻譜生成知識，輔助聲紋識別專家，快速比對、分析檢材與樣本的物理特性和聲學特性，實現對語音中說話人的識別認定，為聲紋的識別與鑒定提供了非常可靠的技術基礎。

4.生成對抗網絡在被拐賣人口外觀和潛逃逃犯面貌預測中的應用

警方對長期失蹤、被拐賣人口和長期潛逃人員所掌握的只有少量年代久遠或者模糊不清的照片，多年下來面貌變得如何這類問題一直都在困擾警方，也給案件偵破帶來不小的難度。近期有學者提出了基于生成對抗網絡的新方法“壽命年齡轉換合成[16](Lifespan Age Transformation Synthesis)”，旨在從一個單一的輸入圖像模擬連續老化的過程，連續生成從年輕到年老的自己的照片。這種方法未來可以廣泛的應用與公安實戰中，例如模擬失蹤、被拐賣人口的外觀、長期潛逃套嫌疑人面貌預測等。

圖12 公安聲紋實戰平臺界面

基于深度學習框架新的多域圖像生成對抗網絡結構，其學習潛空間模型是一個連續的雙向的老化過程，解決的是單張照片的年齡增長和退化的問題，即預測一個人未來的樣子，或者他們過去的樣子。該算法不僅考慮了人臉質地和紋理的改變，還加入了人體在老化和生長過程中頭部形態的變化，使得生成的圖片對略微年長的成年人的更具有適用性和兒童照片能產生高質量的結果。

該方法是在FFHQ數據集上進行訓練的，并按照年齡、性別和語義分割對其進行標記。采用固定年齡類別被用作錨定來進行近似連續年齡轉換。新框架可以通過一張照片預測0-70歲年齡段的完整頭像，同時修改頭部的紋理和形狀。

圖13 壽命年齡轉換合成結構示意圖

圖14 壽命年齡轉換合成年齡預測示例圖

5.深度學習在圖像超分辨率重建中的應用

在當今公安工作中，視聽資料在刑事偵查、視頻偵查、預審和刑事訴訟中發揮著中要的作用，高品質影像、圖像和聲音是獲取關鍵信息的前提和保障。然而公安實戰中各種因素的影響會導致影像和圖像質量不佳，出現模糊的現象，視覺效果不理想，這會對案情的分析、比對和研判造成嚴重的影響。實際工作中獲取的影像和圖像都為案后被動獲取，往往依賴圖像處理方式改善其質量。近年來，深度學習技術在超分辨率重建領域得到了積極的探索和發展，取得了長足的進步，為模糊圖像處理和圖像超分辨率重建提供了一條解決該問題的新途徑。

圖像超分辨率(Super Resolution，SR)重建是使用特定算法將同一場景中低分辨率(LR)圖像恢復成高分辨率(HR)圖像，該技術是計算機視覺和圖像處理與檢驗的主要技術之一，具有高靈活性、簡便性和適用性。高分辨率圖像因其具有很高的像素密度，能夠獲取圖像更多的紋理特征和細節信息，使圖像能夠看得更細、看得更清，在未來警務工作中有著廣泛的應用前景。目前流行的基于深度學習的超分辨率重建方法有CNN網絡模型(SRCNN、VDSR、DRCN、SRDenseNet等)和生成對抗網絡(SRGAN、ESRGAN、DICGAN等)，這兩個網絡模型都能夠很好的恢復圖像的高頻細節，使輸出圖像更接近真實圖像。

圖15 Meta-RDN[20]方法的超分辨率示意圖

2020年有學者提出一種用于人臉超分辨率的深度迭代協作方法[18](DICGAN)，在人臉超分辨率重建取得了可人效果。該方法提出了一種在深度迭代合并網絡，迭代并漸進地計算超分辨率（SR）圖像和人臉的特征點，采用對抗損失來增加圖像的細節信息。該模型設計兩個分支的網絡結構，一個分支為了人臉的恢復，另一個分支用于人臉特征點的計算，兩個分支互相逐步促進，此外還設計了注意力融合模塊來將人臉圖像特征點進行融合，而不是簡單的連接。DICGAN算法在CelebA和Helen人臉數據集上進行訓練都取得了良好的效果。圖3-10為DICGAN不同步驟的視覺比對效果圖，結果顯示不同人臉的生成圖像逐步改善，最后一步生成高質量和高保真的圖像。

圖16 DICGAN [18]方法不同步驟生成的效果圖

（二）未來發展趨勢

1.人臉識別領域未來的發展方向

當前，基于卷積神經網絡模型的人臉識別技術在公安實戰中的人臉驗證、人臉辨別、人臉聚類等方向有著很好的應用前景，但對于低質量人臉圖像的識別率和準確率相對較低，給公安工作帶來一定程度的困擾。在實戰中動態應用場景下，人臉識別技術由于場景的不可控因素，采集到的圖片質量和CNN模型訓練圖片的質量有很大差異，如人臉偏轉，大幅度側臉；運動模糊和離焦模糊；逃避偵查的刻意偽裝與遮擋，疫情防控下的口罩；低的光照強度和對比度；視頻傳輸由于封裝方式、有損壓縮和編解碼過程產生的人臉信息丟失；特殊人群和雙胞胎等，這些綜合因素都會導致目前現有基于卷積神經網絡算法的準確率極度下降。針對這些實戰應用中遇到的問題，人臉識別未來應朝著綜合利用圖像增強技術和圖像生成技術的方向發展，如采用基于深度學習的框架對小尺寸模糊人臉進行超分辨率重建和基于注意力機制對人臉圖像進行去模糊處理等。

2.惡意代碼檢測技術研究方向

近年來，隨著深度學習方法不斷更新和發展，已代替傳統方法成為惡意代碼識別的熱點研究方向，取得了較好的成就。通過惡意代碼收集獲取將其轉化為圖片格式的數據集和對其進行均衡化處理，通過現有成熟的卷積神經網絡來構建惡意代碼檢測模型，從中提取惡意特征并進行分類。經過訓練和測試后的惡意代碼識別模型，識別率和精準率較高，具有資源消耗低、操作簡單方便和自動化程度高等優點。但是現有基于深度學習的檢測識別模型，還存在模型相對復雜、深層次特征提取能力偏弱、訓練不穩定、難度較高、模型泛化能力不足等問題，需要進一步探索和研究。

3.聲紋識別技術現在面臨的挑戰

卷積神經網絡的出現，促進了聲紋識別技術的迅猛發展，較傳統的方法在識別率和準確率有較高的提升，但實際應用中嘈雜的環境和各種復雜場景都對聲紋識別系統提出了巨大的挑戰。如短語音情況，待檢測語音所包含說話人的信息不均衡，有些聲紋特征收集不全和不準確，對聲紋識別的性能有著直接的影響，會導致檢材與樣本的匹配性嚴重下降；如噪音及混響因素[4]，在實際的應用中總是或多或少地摻雜著各種各樣的噪聲，在一定程度上不僅淹沒了語音信號中所蘊含的語音信息，還使得聲紋識別系統無法獲取語音準確的聲紋特征；如遠場景應用，在媒質中傳播的聲音受到摩擦力的作用會隨著傳輸距離而衰減和消失，隨著距離的增加和周圍復雜環境中的噪聲疊加，會導致語音的信噪比和聲紋識別的性能嚴重下降，視頻監控中的語音尤為突出。如何能夠更廣泛地在公安實戰中應用聲紋識別技術，使其成為案件偵破的重要手段，解決好短語音、遠場應用、噪音及混響等問題是未來的發展方向。

4.深度學習在圖像超分辨率重建中的發展趨勢

深度學習技術的快速發展，以及硬件設施和超大規模數據的不斷完善，為圖像超分辨率領域提供了非常好的發展機遇?，F有基于深度學習模型的圖像超分辨率重建算法的性能已經取得了長足的進步，但還有很多改進空間。如何在放大任意比例時保證生成的高分辨率圖像質量；如何構建合理的評價機制，能夠有效評價圖像質量；如何優化模型結構，使其訓練過程快速收斂，能夠避免深層網絡梯度爆炸/消失、模型崩潰等問題；如何滿足視頻偵查、無人機偵察、違禁物品檢測、刑偵分析、刑事圖像檢驗、人臉識別等公安應用領域的精確性和適用性的需求，這將是接下來圖像超分辨率重建領域在警務工作中的重點研究方向。

5.人臉面貌預測在公安實戰中的應用前景

人臉面部蘊含著豐富的視覺信息，在公安實戰中有著廣闊的應用前景?；谏疃葘W習的人臉老化技術可以預測一個人未來的樣子或他過去的樣子，經常用于人臉識別、醫學、娛樂行業和電影特效制作中，未來在公安領域具有廣泛的實際應用價值。除了在模擬失蹤、被拐賣人口的外觀、長期潛逃套嫌疑人面貌預測，提供有價值的可比對人臉信息外，還可以應用到公安科普教育中，例如禁毒教育，通過還原吸毒者吸毒前的容貌，或者預測吸毒后的面容進行比對，直觀地展示毒品對人體造成的傷害，讓體驗者更加深刻地認識毒品的危害。還可以應用于時間跨越較長案件的串并中，由于當時技術條件因素影響，在單個案件中，現場提取物證較少，線索缺失較多等情況致使無法將多起犯罪方法和方式相似的案件進行串并，人臉面貌預測可以作為補充手段，將不同案件中犯罪嫌疑人的人像進行前向預測和后向回溯，將生成后的不同案件中的人像進行相互匹配和比對，查驗出相似人員的身份信息及已連續作案信息，達到串并案件的目的。

四、深度學習在公安實戰應用中未來拓展領域

深度學習的快速發展，以及硬件設施的不斷完善，為公檢法、智慧公安、平安城市、平安校園領域的公安實戰應用注入新動力，提供新的技術手段，未來在警務工作中還有諸多的應用領域可拓展。

（一）卷積神經網絡可拓展的領域

目前，作為深度學習的代表算法之一，卷積神經網絡在很多領域都取得了相當好的成就，在公安實戰中有諸多可擴展的領域。如刑事技術中足跡和指紋識別等領域，能夠解決公安工作中犯罪嫌疑人和警用數據庫中的快速比對，具有快速、高效、準確、便捷等特點。如人群異常行為檢測，對監控視頻中行人的行為區分正常行為和異常行為，及時發現災難和意外事件，可用于公安安防領域；如去霧、去噪、去模糊領域，能夠提升涉案圖像或視頻的質量，增加細節和紋理信息，可以廣泛的應用于公安工作中的圖像處理與檢驗中。

（二）循環神經網絡可拓展的領域

循環神經網絡能夠有效的處理具有序列特性的數據，模擬人腦記憶功能，挖掘數據中的時序信息以及語義信息，可應用于公安工作中很多涉及自然語言處理的方面。如序列文本內容分析，用來識別文章的主題進行網絡輿情的分析與趨勢預測，是未來信息安全領域的重點研究方向；序列文本比對，用來比較不同文檔的相關程度，可用于公安保密工作；時間序列預測，根據公安警務大數據建立犯罪預測模型，實現交通流預測、區域犯罪率預測、警情預測等，合理調配警力，提升工作效率。

（三）生成對抗網絡可拓展的領域

目前，生成對抗網絡除了在面貌預測、計算機視覺等領域有不錯的應用，對公安工作還有著廣泛的前景。如圖像翻譯、圖像修復、人像生成等領域，能夠解決公安工作中圖像模糊、關鍵人臉部分有遮擋，目擊人描述重塑嫌疑人面貌等亟待改善的問題。圖像翻譯可以根據輪廓圖像生成照片、根據一張圖像生成多模態圖片，可應用于公安夜間偵查方面，使圖像中人車物具有更高辨識率；圖像修復以圖像缺失部分的周邊像素為條件生成完整的修復圖像，能有效移除嫌疑人人臉圖像中的遮擋物并用于人臉識別。GANs可以進行文本到圖像的轉換，根據目擊人對嫌疑人體貌特征的描述，進行關鍵字的識別，自動生成犯罪嫌疑人人像圖像。

未來警務工作必將向著更便捷、更安全、更高效、更精準的方向發展，深度學習技術在公安應用中有著巨大的發展前景，會大大提升公安工作效率，給公安工作帶來新的技術變革。

結語

本文在對深度學習進行廣泛研究的基礎上，對深度學習相關技術在公安實戰中的應用前景進行了分析與研究，包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡模型三種深度學習常見模型的介紹，研究和探討了相關算法在公安實戰業務中的應用前景，并提出相關領域存在的不足和進一步發展趨勢，闡述了不同模型未來可拓展的領域。

近年來，深度學習作為當前科技最前沿技術之一，在計算機視覺、自然語音處理、生物信息學、自動控制和網絡信息安全等領域中都取得了突破性進展，為智慧警務的建設和實現公安實戰應用智能化、現代化和高效化提供了非常好的技術支撐。雖然現有的警務工作中有深度學習的身影，但覆蓋范圍并不廣，有著廣泛的可拓展領域，還有很多改進空間。如何解決計算量大、便攜性差的問題，深度學習需要對大量的數據進行計算，硬件設施要求教高，很多應用還不適合在移動設備上使用；如何構建和優化深度網絡模型，深度學習的模型設計非常復雜，需要投入大量的人力物力和時間來開發和優化特定的公安實戰應用算法和模型；如何提升模型泛化能力，深度學習依賴訓練數據，并且可解釋性不高，極易陷入局部最優，并不能很好地預測未知的數據等，這將是深度學習在公安實戰應用中未來重點研究的方向。