大家来看这个像，如果不用圈圈出来，很难知道这是一个人脸，这个图像不仅小，而且噪声很大，我们给他呈现出来以后，跟嫌疑人非常相像。这是武汉一个案子，也是小人脸的重建案犯。
那么大家都知道周克华案，八年杀害了十名，这是成功破案。这里边我们参加了重庆和南京办案的过程，这里面我们体会到高技术应用DNA，手机侦查，人脸呈现与人脸识别，识别分析，这种技术在案件里面大量的应用，高技术在重大案件里面是非常有用的。那么，重庆警方让我们做了一个模拟，他派了一个警察去走，让我们做，我们把他做出来。这是这做警察的二代身份证，是以前照的，现在的警察也是在这个地方我们把它呈现出来，我们看脸型平头，后来说周克华是平头男，我们找到了，脸型，嘴巴很接近。我们呈现出来，把它，把周克华这个小图像呈现出来，我们在2009年4月1号向重庆警方提供了这张图像，这个人是这个人，这个样子，大家看和周克华比较接近，用人脸识别去识别，那么，在三十六万数据库里面周克华排第三名。他的相似路高达71%，我们重建一下和周克华本人相似度71%。我们看这个大数据库里面，第一名只有71.9%，最像的人是71.9%，而我们达到了71.5%。这个像非常成功的。
那么这是重庆江北公安发布的一个重建像，这个显然没有什么应用价值。这是重庆公安局根据目击者，走访目击者所看到的周克华打的等等，通过目击者采访形成一个重建像。所以靠人的记忆形成的重建像，和靠我们视频解释的重建像差距很大。靠视频的自然信息，本身信息得到得可靠的多，我们的相似度是71.5%，他的相似度是55%。所以这个信息是非常可靠的。
我们再看在南京，这幅图像怎么得来的，就是说南京居民发现了坟山有账篷，很技巧，怎么有人住在坟山呢？就报告给了警察，警察去收账篷，里有矿泉水瓶和面包等等，也有超市小票，通过超市小票找到视频监控。就根据视频分析找到了周克华的行踪箭头。我们通过这个箭头得到了这样的重建像，我们再来看下面的，这个重建像和周克华眼睛距离，鼻子距离，嘴巴距离，下巴距离完全一致。由这样的结果，我们推断就是说长沙的人和南京人是同一个案犯，这个人就是周克华。然后再化验账篷里面的DNA，由重庆警方比对周克华，确定了周克华的身份，所以说确定身份是非常重要的，然后用手机侦查技术，目击者看到的技术等等，最后把它围歼在那里枪战。
当时还怀疑曾开贵，可以到网上看，我们说这个案子不是曾开贵干的，你看嘴巴，鼻子，位置都不对，脸型也不对，所以给我们从视频分析的不复，所以排除了曾开贵，一定不是他，这是对图像的视频分析是非常重要的。在南京，在重庆，我们都用了人脸识别，在重庆比较了三百万二代证，但是周克华没有办二代证，刚刚的照片是在昆明的违法犯罪档案库里面，因为他在2005年贩枪，关了三年，如果当时把重点库给我们，2009您就把周克华比出来了。非常可惜。
所以我们在南京也比较了住店的120万二代证的图像，但是周克华不住店住在坟山，所以没有比对出来。把周克华上网，到网吧去做比对，也做了很多的工作。这是有趣的事情。我们在国家的重大案件里面，利用人脸识别相关的技术。那么人脸识别的发展我们也经常来看很重要的一点是大平台。各个警种的应用，治安口，户籍口，各种口的应用，那么人脸识别核心算法研究还在去做。那么，这里要强调，高速的人脸识别技术，因为对速度要求很高，还有人性化的人脸识别，视频监控的人脸识别技术。
我们来看看高速，怎么样实现高速呢？大家看到了很多云计算，我们提出了一个计算叫做领域计算，还有一个叫做CPU，我们提到了NPU，新的一种计算方法，用新的计算方式达到了什么样的结果，这样的结果，在图象处理速度里面全球最快，用FPJ实现的这样领域阶段，做了一副图像只要0.1个毫秒。做80幅图像只花了28个毫秒，跟踪非常快，我们用四个目标跟踪，三个毫秒速度非常之快，我们用超分辨，刚刚讲了，这个小图样呈现为大图表做的人脸识别，我们比较记诵及快52倍，非常超高的速度。一块FPJ实现的速度。
那么，能不能在安防应用，比如说大家108P，带宽3到6兆，他如何进来，我们用高清摄像机，用一个计算处理器，把它的事件分析出来，传输事件图像，实现入侵监测，行人监测，遗留物监测等等，那么这个方案成立我们网络带宽降低了。如何实现低成本，高速，灵活，这是我们业界需要努力的方向。如果方向能成立，那就非常好的一件事，能不能改变现在这样的一种带宽，这是我们所希望做的事情。
