警察识别和定位有犯罪历史的人的能力对他们的工作至关重要。事实上，它是如此重要，以至于警官们相信拥有它是有效的街头警务、预防犯罪和调查的基础。
然而，自2010年以来，(英国)警察总人数下降了近20%，记录在案的犯罪率上升，警察部队正在转向新的技术解决方案，以帮助提高他们监控和追踪他们所关注的个人的能力。
其中一项技术是自动面部识别(简称AFR)。这项技术的工作原理是分析关键的面部特征，生成它们的数学表示，然后将它们与数据库中的已知面孔进行比较，以确定可能的匹配。
虽然许多英国和国际警察部队一直在热情地探索AFR的潜力，但一些团体已经谈到了它的法律和道德地位。他们担心这项技术会大大扩展国家监控的范围和深度。
然而，到目前为止，还没有强有力的证据表明AFR系统能为警务提供什么，不能提供什么。虽然AFR通过在机场帮助管理护照检查而越来越为公众所熟悉，但在这种情况下，环境是相当受控制的。
将类似的程序应用于街头警务要复杂得多。街上的人会移动，可能不会直视相机。光照水平也在变化，而且该系统还必须应对英国变幻莫测的天气。为了了解英国警方如何使用当前的AFR技术，去年我们被委托评估南威尔士警方的一个项目，该项目旨在测试AFR在不同日常警务情况下的实用性。
从2017年在卡迪夫举行的欧洲冠军联赛决赛开始，我们的团队观察了使用该技术的官员，并分析了系统生成的数据。我们希望了解警察工作人员如何与该系统互动，它使他们能够实现什么结果，以及他们在使用该系统时遇到的挑战。
南威尔士警察在两种模式下使用AFR。“AFR定位”使用通常安装在有标记的警车上的闭路电视式摄像机的实时数据，将人们面部特征的详细测量结果与警方拘留图像数据库进行比较。这些照片上的人都被认为是嫌犯。通常，该数据库包含600-800个图像。
另一种模式“AFR识别”则大不相同。在这里，来自过去犯罪现场的身份不明的嫌疑人的图像与警方拘留照片的数据库进行了比较。这个数据库由大约45万张图片组成。
总的来说，评估得出的结论是，有了AFR，警察就能识别嫌疑人，否则他们可能无法识别。在调查的12个月期间，有100多起逮捕和指控至少部分得到了非洲资源局的协助。
但这不是一个“即插即用”的系统。警方不得不调整他们的一些标准操作程序，以使其有效地工作。例如，在发现图像质量对系统的重大影响后，识别入监人员培训的操作员，以确保未来所有图像都能有效地工作。
随着时间的推移，军官们才学会如何更好地配置和使用这个系统。这也得到了技术发展的支持，在试验过程中引入了一种更复杂的算法。这种改善是显著的。在最初的冠军联赛部署中，只有3%的系统建议的比赛被运营商判断为准确。然而，到2018年3月，这一数字约为46%。
与所有创新的警务技术一样，仍有一些重要的法律和道德问题需要考虑。但是，为了让公民、监管机构和立法者对这些问题进行有意义的辩论和评估，我们需要详细了解这项技术实际可以实现的目标。可靠的证据，而不是像《少数派报告》这样的电影中提到的科幻技术，是必不可少的。
考虑到这一点，我们的结论之一是，就描述AFR目前在警务中的应用而言，将其视为“辅助面部识别”更为准确，而不是完全自动化的系统。与边境控制功能不同——面部识别更像是一个自动化系统——当支持街头警务时，算法不会决定一个人与数据库中存储的信息是否匹配。相反，该系统会就可能存在的相似之处向警察接线员提出建议。然后由操作员来确认或驳斥它们。
本文作者分别是卡迪夫大学的研究助理、研究助理和主任。本文发表于www.theconversation.com
