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原创|人工智能 情感计算反恐缉私禁毒应用新方向
2019/7/17 14:24:00   中国安防行业网   杨晓东   关键字:人工智能 情感计算 反恐缉私 新方向      浏览量:
人工智能如何能够更好地应用于反恐缉私禁毒,服务于人类社会。除了技能,技能我们叫作IQ,我们认为另外一个非常重要的维度是情感,也就是EQ。我们认为人工智能若要很好地融入人类社会,它必须具有识别情感的能力,也就是我们提出的人工智能情感计算的框架,人工智能必须同时具备IQ和EQ。情感的产生与运行是一个非常复杂的过程,情感计算必须建立在科学的情感理论基础之上,才是现实的。
  一、从狭义到广义的人工智能情感计算应用
  人工智能如何能够更好地应用于缉私禁毒反恐,服务于人类社会。除了技能,技能通常叫作IQ,我们认为另外一个非常重要的维度是情感,也就是EQ。人工智能若要很好地融入人类社会,它必须具有识别情感的能力,也就是人工智能情感计算的框架,人工智能必须同时具备IQ和EQ。
  目前所谓的人工智能解决方案实际上只是人工认知,是狭义的人工智能。广义的人工智能应该包括人工认知、人工情感和人工意志三个方面的基本思维形式。因此要想由狭义的人工智能朝向广义的人工智能发展,就必须首先解决一系列有关情感的基本理论问题:什么是情感?情感的客观目的是什么?认知与情感到底有何区别?而这些深层次的理论问题是当今的哲学、思维科学、生命科学和心理学等没能真正解决的。计算机的人工智能水平在经历了一段时间的突飞猛进之后,如今已经接近了它的理论上的发展极限,显然,不解决上述深层次的、哲学层面上的理论问题,不解决"人工智能"、"人工情感"和"情感计算"理论所存在的一系列严重的危机与哲学错误,要想研究真正意义的人工智能机器人是绝对不可能的。
  目前,计算机理论界所开展的针对各种生理指标方面的"情感计算"方法,主要存在如下挑战根本无法解决:
  1、要建立情感的识别系统和表达系统,就必须对情感的基本类型进行划分,以确立情感的基本模态。然而,情感的基本类型究竟应该根据什么原则和标准来划分,有何理论根据?
  2、对于同一类型情感,无论是情感感受强度,还是情感表达强度和情感生理唤醒程度,都可以采用不同的生理指标进行计算和测量,究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢?
  3、对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时,由于受到许多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的影响,其测量值的差异性和波动性如何消除。
  4、不同的情感类型所产生的不同生理指标之间往往没有通约性,那么,不同类型的情感之间如何进行相互比较和统一度量?
  5、人的情感内容和感情方式是极为丰富的,各种情感之间相互渗透、相互作用、相互转化,往往有着相当复杂而且变化频繁的关系,那么对于情感的计算就需要真正天文数字般的情感数据资源库,还需要海量的计算模型与计算工作量,而人脑为何并不需要?
  6、有些复杂而微妙的情感,如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等,其生理指标的变化往往极其微弱而且短暂,对于它们的计算和测量如何进行?
  7、有些情感(如"对敌人的仇恨"与"对亲人的生气")往往具有相同或相近的生理指标,但两者所表达的价值内涵往往相差很大,如何进行区别?
  8、情感的感受强度和表达强度与各种生理指标的变化量度通常不是成线性函数关系,大部分都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系,因此采用生理指标的变化量来计算情感的感受强度和表达强度,如何消除其误差性和不确定性。
  9、假如能够计算出人的情感感受强度、表达强度和生理唤醒程度,这些计算值又代表了什么样的客观价值意义?如何使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面?
  总之,对于情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算实际上只是对于情感的表面形式的计算,而不是对于情感的客观内容的计算,因此不可能实现真正意义的"情感计算"。
  人为了生存和发展就必须首先感知和了解各种事物的事实关系,其次要掌握这些事物对于人的价值关系,第三要掌握人的每个反作用于这些事物的生产行为或生活行为的价值关系,并且判断、选择、组织和实施一个最佳的行动方案。第一步由认知活动来完成,第二步由情感活动来完成,第三步由意志活动来完成,因此从认知到情感,再从情感到意志,是一条基本的、不可分割的人类自控行为的流水线。
  由此看来,仅仅进行狭义的、孤立的情感计算,仍然不能解决人的心智活动的全部计算问题,还需要实施对意志的计算,并实施对知情意的交互计算。由于意志是一种特殊情感,因此意志计算以及知情意的交互计算都是广义的情感计算。
  人的情感表达最初来源于人对于所接触的价值事物的生理反应的一种自然流露。人的情感一旦产生,它将唤起各种生理反应如呼吸反应、心脏反应、血管反应、肠胃反应、内分泌反应、外分泌反应等,并通过皮肤电压、血压、心跳、腺体分泌等生理指标自发地表现出来,它们大部分属于无条件反射,意志对它们的调节和控制作用是非常有限的。这些生理反应的客观目的在于:一方面使人能够在事前形成必要的生理、行为和精神方面的预准备状态,另一方面使人能够在事中正确地引导生理、行为和精神活动,三方面使人能够在事后对价值关系的变动情况作出正确的结论,并及时地总结经验、吸取教训,为下一个同类事物的出现形成必要的预准备状态。
  二、广义人工智能,构建公共安全与反恐缉私禁毒机器人
  情感的产生与运行是一个非常复杂的过程,情感计算必须建立在科学的情感理论的基础之上,才是现实的。没有一个全新的科学的情感理论作指导,要研发真正意义上的情感机器人是不可能的。这种全新的情感理论必须突破物理学、心理学、医学的局限,也必须突破社会科学(哲学)的局限,成为一门独立的、横跨自然科学与社会科学的交叉性科学理论,其根本目的在于---情感数字化。
  有关人类情感的深入研究,早在19世纪末就进行了。然而除了科幻小说当中,过去极少有人将"感情"和无生命的机器联系在一起。只有到了现代,随着数字信息技术的发展,人们才开始设想让机器(计算机)也具备"感情"。从感知信号中提取情感特征,分析人的情感与各种感知信号的关联,是国际上近几年刚刚兴起的研究方向。
  人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏,它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感,我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。
  情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号,建立"情感模型",从而创建感知、识别和理解人类情感的能力,并能针对人类的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统,缩短人机之间的距离,营造真正和谐的人机环境。
  情感计算是一个高度综合化的技术领域。到目前为止,有关研究已经在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面获得了一定的进展。
  1972年,著名学者Ekman提出脸部情感的表达方法(脸部运动编码系统FACS)。通过不同编码和运动单元的组合,即可以在脸部形成复杂的表情变化,譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受,并被应用在人脸表情的自动识别与合成。
  随着计算机技术的飞速发展,为了满足通信的需要,人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。在目前的人脸表情处理技术中,多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法,达到生动的情感表达效果。在此基础上,不同的算法形成了不同水平的应用系统。
  人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化,它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态,身体某一部位不停地摆动,则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说,姿态变化的规律性较难获取,但由于人的姿态变化会使表述更加生动,因而人们依然对其表示了强烈的关注。
  科学家针对肢体运动,专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备,例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司,例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上,用于动态监测驾驶人员的情绪状态,并提出适时警告。
  在人类的交互过程中,语音是人们最直接的交流通道,人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化。在人们通电话时,虽然彼此看不到,但能从语气中感觉到对方的情绪变化。目前,国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说,语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如,当一个人发怒的时候,讲话的速率会变快,音量会变大,音调会变高等,同时一些音素特征(共振峰、声道截面函数等)也能反映情感的变化。
  虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感,但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以,惟有实现多通道的人机界面,才是人与计算机最为自然的交互方式,它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体,并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合,集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。
  目前,多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点,而情感计算融合多模态处理技术,则可以实现情感的多特征融合,能够有力地提高情感计算的研究深度,并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。在多模态情感计算研究中,一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。
  随着情感计算研究的进一步深入,人们已经不仅仅满足于将其应用在简单的人机交互平台中。在此基础上,有人开始专门进行情感智能体(AffectiveAgent)的研究,以期通过情感交互的行为模式,构筑一个能进行情感识别和生成的类生命体,使电脑和应用程序更加鲜活起来。
  为了使计算机更好地完成情感识别任务,科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类,提出了几类基本情感。目前,在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。其中,通过对面部运动区域进行编码,采用HMM等不同模型,建立了面部情感特征的识别方法获得突破---这就是阿尔法鹰眼分析识别预警技术。
  情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式,将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破,情感计算的应用势在必行,其对未来日常生活的影响将是方方面面的,目前我们可以实现的有:
  1.情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务,提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机,能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应,进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉,并有效减轻人们使用电脑的挫败感,甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。例如对精神紧张者的监测。
  2.它还能帮助我们增加使用设备的安全性(例如阿尔法鹰眼系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应)、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化,并从我们身上收集反馈信息。例如,一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平,以帮助解决所谓驾驶者的"道路狂暴症"问题。
  3.情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示,不同的图像可以唤起人类不同的情感。
  4.情感计算还可以针对金融诈骗、骗保骗贷行为进行实时监测和实时预警。
  三、"阿尔法鹰眼预警系统"构建快速通关分类安检机器人,保障国门省门城门安全
  1.应用范围及领域
  阿尔法鹰眼分析识别预警系统,应用于安全检查、安保等领域,针对心理生理状态的潜在可疑人员和危险人员,进行检测、记录、分析、识别来实现安全管控。
  阿尔法鹰眼分析识别预警系统,通过最新的图像技术来监测人的心理生理上的状态,来进行独创性测定和预警的现代化应用技术。
  阿尔法鹰眼系统技术产品及其解决方案,广泛应用于公检法司、海关、机场、火车站/汽车站/地铁站、交通管理、平安城市、智慧城市、雪亮工程、一带一路反恐等行业及领域。
  1)反恐:应用于边防、国际机场、国际港口、口岸
  2)安保:应用于治安检查站、国内机场、地铁站、火车站、校园、酒店、宾馆
  3)缉毒:常规毒品查验为抽检模式,阿尔法鹰眼全面快速筛查大大提高查出率
  4)缉私:常规缉私查验为抽查模式,阿尔法鹰眼全面快速筛查大大提高查出率
  5)防谍:实时布防侦测谍报人员
  6)防偷渡:伪造证件的人员,阿尔法鹰眼可以快速识别
  7)刑侦:实时布防侦测可疑人员,以及视频图像资料中可疑人员侦测
  8)公共安全:应用于大型场馆展览会、运动会、大型活动临时安保
  9)建立潜在高危人员数据库:对高危人员进行锁定、跟踪、定位、监测
  通过以上区域的建设就可以将反恐的安防等级提升一个等级,将想要从事暴恐及违法犯罪活动的情绪异常人员提早预警筛查出来,把危险扼杀到摇篮中。
  2.产品说明
  阿尔法鹰眼预警系统,通过摄像机图像分析人的细微运动(颤动),根据1-3秒钟的实时监控动态视频流影像,对头部和颈部的肌肉微振动进行分析,甄别人群中那些看起来平静却有恶意负面焦虑状态的具有潜在威胁的人,以"先知"的形式筛查过滤出可能带来安全威胁的潜在危险可疑人物。
  阿尔法鹰眼分析识别预警系统,是以图像每帧率之间的变化,分析三维动态的头部-颈部运动时,所产生的人的心理生理反应参数值,得出结果。
图1.振幅图像

图2.频率图像
  阿尔法鹰眼分析识别预警技术,是以新型图像形态显示的彩图、热力图或X射线图,每个图像都会产生独特的信息。阿尔法鹰眼分析识别预警图像,以所有像素点的振动参数-频率和振幅(图1、2)形式进行分别显示。振动频率和振幅的每一帧图像也称为外部图像(图2)。
  头部轮廓的图像色彩的振动频率与振动的振幅是相关联的。
  阿尔法鹰眼图像信息频率和振幅的每个细微振动变量,通过测定心理生理的每个参数的数字可视化,进行技术等级分类辨别。基于振动的每个参数值,对人物的三维空间的动态图像在正常状态和潜在意识反应下的生气、紧张、攻击性状态等多种精神状态进行关联分辨。通过超声波光谱图像相似的假想图的特征表达。阿尔法鹰眼分析识别预警图像技术适用于对恐怖倾向的情感识别、以及相互之间的亲和度、包括个人实验用途等。
  所有人产生的细微肌肉颤动,通过数字化视频摄像机和高速计算机快速处理,实现情感识别,是21世纪最有价值的可行性应用技术。
  100多年前,亚里士多德和过去的科学家、生物学家,已经知道某些运动的每个参数表征着某些情感特征。阿尔法鹰眼图像技术正是以这些理论基础开发的图像识别技术。
  3.技术术原理
  运动生理学(MovementPhysiology)理论:反射运动和脑部活动有直接关系的研究。
  1863年,由俄罗斯生理学家伊凡谢切诺夫(IvanSechenov)在《脑反射》研究著作中提出每个人大脑活动反应都可被描述为肌肉运动(大脑条件反射)。
  1872年,查理士·达尔文(CharlesFarwin)在《人和动物情感表现上的异同》文章中提出反射运动和情感之间的关系是相关联的。
  1914年,巴拉尼(奥地利)提出前庭情感反射理论,荣获生理学医学诺贝尔奖。指出前庭器官是负责移动和平衡感功能的主要器官,人的平衡和空间定位相关联;前庭情感反射大小、强度,和反应攻击性的大小、强度相对应。
  1966年,诺贝尔获得者,知名学者康拉德·劳伦兹(KonardLorenz)在《侵略性关系》人类进攻/侵略性可以用反射运动的振幅与强度表示。前庭神经系统功能在运动中会产生连续性反射,通过三维细微运动的颤动来保持头部垂直平衡。头部振动的每个参数值和情感状态通过前庭-情感反射(Vestibular-emotionalreflex:VER)或前庭-能量反射(Vestibular-energyreflex)的特征点来表示。
  阿尔法鹰眼分析识别预警图像技术,是基于生物学、心理学、医学、哲学的科学技术集成与创新来表现人的情感意识,通过高速计算机和高帧率视频摄像机共同实现。振动图像的物理学测定能够非常准确的分析出人的情感状态。
    阿尔法鹰眼分析识别预警系统的开发目的,是为了能够达到以下目标:
  心理生理情感识别
  侵略性带有负罪感的人员检测(毒贩、吸毒人员、夹带走私人员)
  潜在危险人物的可疑人员检测(强特征、弱特征、无特征的犯罪分子恐怖分子)
  远程监视乘客
  非接触式测谎仪检测
  阿尔法鹰眼分析识别预警系统,对于压力、攻击性和紧张状态相关的心理生理学上的情感水平,可以通过远程自动实时监控模式下感知被监测者是否可疑。
  4.常规工作流程
  阿尔法鹰眼常规工作流程如下:
  1)阿尔法鹰眼实时监控,根据场景和安防要求设定危险人员阈值。筛选出高于阈值的可疑人员,系统自动报警,移交相关检查部门和对应安检通道。
  2)查验证件,盘问验证甄别,查验是否有前科记录或黑名单。
  3)对有前科记录或黑名单的重大嫌疑人立即进行处置并进行立案审查。
  4)对携带行李进行检验,并进行相应的处置。
  5.分类安检快速筛查工作流程
  对于高密度人流量的场所(机场、地铁、火车站、汽车站、大型场馆、临时安保等),阿尔法鹰眼系统还可以更好的协助进行分类安检,让正常人员快速通行,保障已知认证人员和本地居民的安居乐业;并实现在"向人工智能科技要警力、向人工智能科技要安全"的同时,减轻安保警卫人员的工作强度,提高工作效率。
  1)绿色安检通道(快速通行模式):对于情绪监测正常、且无犯罪记录的人员,以及政府人员、VIP人员,可以在验证身份证件、人脸情绪识别后,快速通行;
  2)常规安检通道(中速通行模式):对于情绪监测异常、但无犯罪记录的人员,可以在验证身份证件、人脸情绪识别后,人包同步安检;
  3)高安保等级通道:对于情绪监测异常、且有犯罪记录的人员,可以在验证身份证件、人脸情绪识别后,接受最高等级的安保检查。
  根据数年应用经验,在不同场景(人员流量、密度、可疑人员渗入数、安全危险系数),阿尔法鹰眼测定筛选率如下:
  一万人中可筛选出有焦虑性恶意负面情绪的10~100人,筛选率为0.1%~1%,其中确定有各种问题(证件、违禁品、前科、在逃、潜在犯罪动机、心理生理明显波动冲动等)人数量在90%以上,拒真率小于10%。
  四、"阿尔法鹰眼预警系统"建设后可实现的战略目标
  2017年1月15日,公安部原部长,现政法委郭声琨书记郭声琨提出国门城门安全新要求:"要忠实履行党和人民赋予的重大职责使命,坚决维护国家安全和边境稳定。要牢固树立总体国家安全观,牢牢掌握工作主动权,坚决捍卫国家政治安全特别是政权安全、制度安全。要密切关注国际国内反恐形势新变化,严密防范、坚决打击暴力恐怖活动,全面强化边境、沿海、口岸管理,坚决防止涉恐人员潜入潜出,切实筑牢反恐怖安全屏障。要严厉打击偷渡、走私、非法出入境、贩枪贩毒等违法犯罪活动,确保边境地区社会治安稳定,不断增强人民群众安全感。"
  郭声琨书记,2017.07又做出如下指示:
  要切实解决好在预测预知预警中存在的突出短板。
  要积极适应大数据时代的要求,加快推进各部门、各单位数据信息在反恐怖情报信息平台的汇聚融合共享,充分运用大数据技术提升对各类涉恐风险隐患的识别、防控、处置水平,不断推动反恐怖工作由被动应对处置向主动预测预警预防转变。
  要健全完善反恐侦察打击合成作战机制,对排查发现的涉恐情报信息,要加强向相关部门、单位和基层一线的通报推送,及时组织核查,采取防范措施,着力织密织牢涉恐风险隐患防控网。
  以上三点,正是我们的技术团队多年来一直在研究并逐步完善解决方案的方向,目前基本已经实现上述短板与痛点。
  如何解决:过度安检造成的人民内部矛盾问题?
  如何解决:过度安检造成的安检人员流失问题?
  如何解决:现有安检设备的安全漏洞问题?
  如何解决:现代化城市的安全防恐脆弱性问题?
  为解决以上四个痛点,我们把可能造成公共安全威胁的犯罪分子恐怖分子分为三大类:
  强特征型犯罪/恐怖分子弱特征型犯罪/恐怖分子无特征型犯罪/恐怖分子
  有过犯罪记录且被监察机关记录在案;
  跟恐怖分子有直接联系且被监察机关记录在库;
  有证据或信息证明其有可能涉嫌恐怖活动或犯罪活动且相关信息已被监察机关获得;
  被监察机构列入重要嫌疑人。具备基础身份数据;
  无任何犯罪记录或犯罪嫌疑;
  有犯罪记录但数据库中无记录数据。无任何身份证明及信息;
  持有虚假身份证明及信息。
  人脸识别技术可以勉强解决如何解决???如何解决???
  针对强特征人员,单一的人脸识别技术因为局限性,只能勉强解决;而弱特征、无特征性一直无法解决(唯一途径是安全部门的情报信息)。
  以先进的阿尔法鹰眼人脸+情绪识别技术为核心,通过精准的人脸+情绪采集、人证比对和人脸+情绪比对技术,设立先进的分类安检通道,提升乘客安检通关效率。同时,对原有视频监控系统进行升级改造,建立安保警卫区内人员定位和轨迹分析,提升安全管控质量,防范人身伤害,能够通过人脸识别技术实现人流量统计、分流,既能够实现对于强特征的犯罪分子、恐怖分子进行全面动态布控,也能够对弱特征、无特征的犯罪分子、恐怖分子进行事前预警防范,并进行事前控制与快速打击。
文/ 杨晓东 中国航天科工集团公司应急反恐中心\阿尔法鹰眼人工智能科技有限公司

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