劳荣枝二十年后被抓，容貌和20年前变化很大，警方是怎么判定她是劳荣枝的？
线索的累积：一张模糊的“网”
首先，我们要明确一点，警方并非在劳荣枝失踪后的漫长岁月中，一直守株待兔，等待她自己露出马脚。相反，在抓捕劳荣枝的行动中，警方一直在通过各种途径，不断收集、分析与她相关的线索，即便这些线索在当时看来微不足道，也可能成为未来破案的关键。
案件卷宗与历史信息： 劳荣枝案发生时，警方就已经详细记录了她的身份信息、家庭住址、社会关系、体貌特征，甚至包括一些生活习惯和口音特点。这些原始的、详细的案件卷宗，构成了警方追捕的基础。随着时间的推移，科技在进步，信息存储和检索能力也在提升，这些陈年旧案的资料，会随着警方的数据库更新，变得越来越容易被调阅和分析。
曾经的举报与协查： 在劳荣枝逃亡的20年间，虽然她低调行事，但并非毫无踪迹。可能曾经有过一些零散的、指向她的举报信息，或者是在全国范围内的协查通报中，她的信息被多次提及。这些信息，即便在当时未能形成直接的抓捕行动，也可能在警方的资料库中留下了印记。
技术手段的升级：“天网”织就的精准定位
科技的发展，尤其是大数据和人工智能的应用，为警方在茫茫人海中搜寻逃犯提供了前所未有的强大工具。
人脸识别技术： 这是最关键的技术之一。虽然劳荣枝20年后容貌可能发生变化，但人脸识别技术并非只依赖于几张清晰照片。现代人脸识别系统，可以通过分析面部关键特征点（如眼角、鼻梁、嘴唇的相对位置、脸部轮廓等），进行比对。即便经过整容或岁月痕迹，只要关键的骨骼结构没有发生根本性改变，系统仍然有极高的识别概率。
数据画像与行为分析： 警方会根据劳荣枝过去的身份信息、社会关系，以及她可能的生活轨迹，建立一个“行为画像”。例如，她的年龄段、可能从事的职业、熟悉的城市等。在全国范围内的各类数据库中，如身份信息库、交通信息库、住宿信息库、运营商数据等等，警方会利用大数据分析技术，筛选出符合这些特征的人员。
AI辅助分析： AI技术能够处理海量数据，并从中找出隐藏的模式和关联。当警方锁定了一些可能的目标后，AI可以进一步辅助分析这些目标的活动轨迹、消费记录、通信记录等，将其与劳荣枝过去的行为模式进行比对，从而进一步缩小范围。
侦查手段的细致：从“蛛丝马迹”到“精准锁定”
技术是工具，而侦查手段是将其运用到极致的关键。
信息研判与“画像”匹配： 警方首先会根据劳荣枝的原始信息，建立一个详细的“逃犯画像”，包括她的年龄、可能的职业、活动区域、习惯特征等。然后，利用大数据技术，在全国范围内搜索符合这个画像的女性。
落地侦查与核查： 当大数据分析锁定了一些高风险的目标后，警方不会贸然行动，而是会派出侦查员进行“落地核查”。这包括：
身份核实： 通过调取目标人员的身份证、户口信息等，进行初步的身份核实。
体貌特征比对： 尽管劳荣枝20年后容貌发生变化，但警方可能掌握了她年轻时的一些影像资料，或者是有关于她体型、身高、步态等方面的描述。侦查员会通过暗中观察、秘密拍摄等方式，将目标人员的体貌特征与劳荣枝的历史信息进行比对。
社会关系排查： 警方会调查目标人员的家庭成员、同事、朋友等，看是否存在与劳荣枝过去社会关系相似的情况，或者是否能从侧面了解到一些有关她的信息。
DNA比对： 如果有机会获取到目标人员的生物样本（例如，遗留在某处的毛发、唾液等），警方会与劳荣枝在案件发生时留下的生物证据进行DNA比对，这是最直接、最科学的身份确认方式。
声纹识别： 如果警方掌握了劳荣枝过去的声音资料，可以通过声纹识别技术，与疑似人员的声音进行比对。
劳荣枝落网的“关键一环”：
根据媒体报道和警方的公开信息，在厦门抓捕劳荣枝的行动中，很可能是在她使用了伪造的身份信息、并且在日常生活中不经意间泄露了一些与她过去行为模式相符的线索。例如，她可能在某个商场购物，或者在乘坐交通工具时，她的面部特征通过摄像头被捕捉到，并被系统与数据库中的劳荣枝信息进行比对，从而触发了警方的警报。
更具体地说，警方可能是在长期监控或信息追踪中，发现了一个使用假身份、但其活动轨迹、消费模式、甚至是一些细微的言谈举止，都与劳荣枝的“画像”高度吻合的女性。当通过进一步的技术手段（如人脸识别）初步锁定该目标后，警方才会进行深入的落地侦查，最终确认其身份。
总结来说，警方抓获劳荣枝，是一个多维度、系统性的侦查过程：
1. 积累与分析历史信息： 案件卷宗、历史线索是基础。
2. 运用先进技术手段： 人脸识别、大数据分析、AI技术是核心工具。
3. 实施细致的落地侦查： 体貌比对、关系排查、DNA/声纹比对等是最后的确认。
20年的逃亡生涯，劳荣枝或许改变了容貌，隐匿了踪迹，但她终究没有逃脱法律的制裁。科技的进步，警方不懈的努力，以及社会各界的关注，共同编织了一张越收越紧的“法网”，将这位潜逃多年的罪犯最终绳之以法。这不仅是警方的一次成功抓捕，更是科技力量与刑侦智慧的完美结合。
网友意见
人的头骨结构相对稳定，这是人脸识别的最大依据之一。
虽然今天机器学习什么的已经非常流行了，它可以根据一系列的照片进行学习最后实现对人脸的识别。
但是，任何识别至少依赖两个核心的要求
1，识别部位的变化具有独特的特征
2，可识别部位具有相对稳定的结构，或者相关性/连续性
对于二者，我们可以明显看出其意义。
比如
1，识别部位的变化具有独特的特征
如果这个特征太一致了，那么久很难区分了，比如人脸识别面对同卵双胞胎的时候就会出问题。
当初苹果的face id出来的时候，就出现了双胞胎都可以解锁的情况
2，识别部位的变化具有相关性或者连续性
这个内容是比较有意义的，如果识别部位变化特别大，甚至不定型，那么就会极大的干扰识别。
比如人的肤色等就容易被改变，这种情况很容易干扰识别，所以很少听说按照肤色来是别的。
同样，人的四肢也是如此，四肢是有连续性，而独特性却容易丧失，所以较难识别。
有个学生参加生物考试，考试要求看鸟的腿说出鸟的名字，他不会，就骂了一句，监考老师很生气，就问 你哪班的叫什么名字。他把自己的裤腿拉起来，问你看吧
而这个时候，人体的生物特征中就有个符合它的内容了，那就是人的颅骨。
虽然人的颅骨随着成长会改变，但是人的颅骨很早就会紧闭，且总体结构维持相对恒定，而且这种稳定性非常高。
这种情况下，就符合了第二个特征了。
对稳定的颅骨可以进行区域划分来识别
还包括眼睛这个绝对关键的特征
相信你一定对小孩子的大眼睛记忆深刻吧？然而随着年龄的增加，似乎眼睛越来越小了，要是到了成年还拥有“一双美丽的大眼睛”，那可真的是极大的外貌优势了。不过这个观察其实是错误的。因为，眼睛是我们人体非常奇怪的一个器官，那就是，它的大小变化较小。婴儿的眼球有16-17毫米，到了成人也不过22.5-23毫米，而且过了13岁就发育完成维持不变了，变化才三分之一左右，反观我们的身体其他部分，比如身高，从婴儿到成人增加了好几倍。所以小孩子的眼睛，相对于小孩子幼小的身体就显得特别大，而相对于成人的眼睛则会显得小（2）。
而另一面，人的面部又具有相对独特性，所谓千人前面嘛
这种情况下，又满足了第一个特征。
于是，面部识别就成为了一个重要选择。
所以，尽管劳荣枝这二十年她的容貌发生了改变，但是，她的颅骨是相对稳定的，且虹膜这些也是稳定的，因此对比这二者是可行的。
其实不需要这么专业，各位可以试着用一些特征看一下自己的面孔变化，你会发现，你的瞳距、眼睛、颅骨等基本上不变的
这是抖音上比较火的一个年龄变化的内容，各位可以感受下
一个女的从小到大
一个男的从小到大
那么，影响这种稳定性的可能性有哪些？
1、 在年龄增长的过程中进 行 磨骨等对面部骨骼进行改变的手术。
2、因为天灾人祸等原因导 致 面 部 骨 头 发 生 缺 失、磨 损 等 变 化 的现象。
3、脸部的肉突然暴增导致完全看不出脸部骨头的轮廓。
4、假设一个人跨年龄段所拍的照片，表情变化不大甚至是同一表情，同时坐姿没有影响性变化，不影响拍照角度。
各位手机有人脸识别的可以尝试下，张嘴打哈欠是没法识别的
这些方面改变，都会影响人脸识别。所以真想躲开识别，那就改头换面吧，记住要削骨。
Cunningham, edited by Paul Riordan-Eva, Emmett T. (2011-05-17). Vaughan & Asbury's General Ophthalmology (18th ed.). New York: McGraw-Hill Medical.
在大家的强烈要求下，我做一些调整。
我不愿意以最大的恶意去揣测这个世界，我一直非常愿意本着“人性本善”的姿态与这个世界接触，所以，大家善意的提醒我非常感谢，也希望本着这份善良，大家不要转载和扩散照片。
直接看图说话。
这是我女儿在谷歌相册里按“人物”检索出来的数据。
左边是她3个月时的照片。右边是她长大后的照片。
如果让你识别，你能看出来她们是同一个人吗？反正谷歌相册认出来了。
而在我准备写这个回答，打开谷歌相册的时候，它跳出来了这么一个对话窗口：
这是我妹妹，左边是9岁的时候，右边是今年的时候（请原谅竟然是这么一张刚起床脸都没洗的照片）。请你猜一下她们之间间隔的时间是多久？
如果不告诉你他们是同一个人，你会相信吗？
反正谷歌相信了。
拿我来说：
左边是我大概7、8岁时。右边是现在的我。
猜猜我今年多少岁，像吗？
像不像不好说，反正谷歌又猜对了。
人一般成年后，除非遭遇意外，否则相貌变化不会太大了。而我今天拿出来的对比，是幼儿和儿童、儿童和…中年人的对比（T_T），都全中了。
请看一眼谷歌相册的丧心病狂，这种抹了一脸奶油的它都要凑一脚：
有时候谷歌遇到两张差别“挺大”的照片时，比如侧脸、光线以及类似上面这种有覆盖物遮挡的，它就会询问你是不是同一个人。通过机器学习配合人类确认，谷歌的识别系统就是通过这种大数据不断地完善细化用户人脸资料，通过学习，它的识别率就会越来越高了。
经过我女儿1万多张照片的学习，现在我女儿的照片几乎不会再收到任何询问了，识别率已经达到恐怖的100%。
前段时间，谷歌相册系统自动地为我推送了一段“宝贝长得真快”的视频，它智能地将女儿不同成长时期的照片按成长顺序展示了出来！
请注意，谷歌相册还只是一款民用级的商业产品而已。
PS.亲测下来，谷歌的最强大，识别率最高，其次苹果，微软的垫底。
在以深度学习为基础的人脸识别技术上，要做到匹配不同年龄的同一个人，方法很简单， 也很粗暴，那就是在“喂数据”的时候，刻意的选择一个人的不同维度，包括：
- 角度
- 灯光
- 发型
- 年龄
- …
例如，就年龄来说，在“造”数据的时候，会出现下面的“对子”，并告诉神经网络，他就是一个人。
这样的数据喂的多了，神经网络就逐渐“学会”识别不同年龄的同一个人。至于深层的原理，造数据的人不明白，训练后的神经网络也不明白，总之就是：
“别问为什么，问了也不知道！”
从技术上来说，当一张人脸图像流过神经网络的时候，会进行特征点（template）提取，而所谓的特征点在数学上就是一个高维坐标，例如：
(x,y,z,…)
其中，每一个象限都表示一个特征向量。而两个人脸是否相似，最终决定于他们在高维空间中的距离，越接近则越相似。
而在神经网路的训练过程中，就是通过“喂”大量的数据，使年龄虽变化，面容差异（表面上）很大的同一个人提取出的特征点，在高维空间上尽量接近。
那么，假设一个神经网路对应的特征点只两个象限（x,y），上面3个人在空间中的分布可能如下：
在这些特征向量中，有些可以用生活化的语言描述（例如眼间距），而有些则无法描述，这也正是神经网络难以理解的原因。
而人的面容随着年龄的变化，从我们肉眼来看，可能变化巨大，但从神经网络提取的特征点来说，则变化很小。
可以说，一个足够聪明的人脸识别神经网络，在提取特征点的时候，最重要的就是忽略掉那些不稳定的特征，例如肤色、头发、张嘴与否、闭眼与否。
那么，对劳荣枝来说，虽然时间过去了20年，其人在我们肉眼看来，面相变化了不少，例如发型、胖瘦、皮肤的光泽。但是，在神经网络的世界中，这些被普通人在乎的东西，反而都会被冷冰冰的忽略。
而正是这种“冰冷”，才使计算机能够跨越岁月的变化，精确的识别出某个人。
其实，我们对神经网络了解之少，正如我们对自己的认识一样，如此熟悉，又如此陌生。
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