摘要：人脸识别技术与自动检票系统相结合，是该行业的关键研究和发展方向，可以进一步提高轨道交通运营的效率和服务水平。分析了人脸识别系统的优缺点及其在地铁应用中的优缺点。提出了基于具体人事方案、单线通勤客运方案和第三方支付平台的现行应用方案。
关键词：人脸识别；自动售检票；地铁；人脸库；比对效率
引言
人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别。自动售检票系统（AFC）以计算机及信息传输网络为基础，采用非接触式IC卡作为车票信息载体，车站配备自动售票机、自动充值机、自动检票设备，实现售票、充值、检票、计费、收费、统计、结算全过程的自动化管理。在自动售检票系统中引入人脸识别系统，将乘客购票、检票动作从被动（乘客刷卡动作验证通行信息）变为主动（直接读取识别乘客面部信息进行比对产生验证通行信息），不仅提高乘客乘车效率与系统运营维护水平，还加强乘客对轨道交通技术服务水平的认知度，提高居民整体乘车出行体验。
1概述
人脸识别技术是一种利用人的脸部特征信息进行身份识别的技术，属于生物识别技术范畴，主要应用方向是身份识别。2001年我国公安部门开始使用人脸识别技术进行重大刑事犯罪打击；2008年举世瞩目的北京奥运会使用人脸识别技术为大会提供保障；2010年上海世博会各大厂商人脸识别技术登台亮相，同时也标志着人脸识别技术在我国开始大规模应用。人脸识别的具体方法有多种，如几何特征人脸识别方法、3D建模特征比对技术等。人脸识别技术在应用层面可分为3个步骤：（1）建立人脸档案库，将用户人脸特征信息和用户的相关信息建立绑定关系，如用户的身份信息、证件信息、支付结算手段等；（2）人脸图像提取，即通过摄像机采集获取人脸图像；（3）将获取的人脸图像与人脸档案库进行比对，并输出比对结果。与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别的最大优点就是更具安全、保密和便利性。人脸识别技术也具有相关缺点，例如准确性容易受多种因素的影响，在用户配合、采集条件比较理想的情况下，人脸识别系统的准确度较高，但是在用户姿势不对、亮度不够、发型改变、表情改变等不理想的情况下，人脸识别系统的准确度会受到很大影响。目前主流的人脸识别算法保守估计其技术准确率能达到95%~98%。根据中国科学院的研究调查，目前美国最先进的人脸识别系统测试时，识别误读率也有1%，长周期使用人脸识别系统必然会出现比对错误的概率事件。我国已有城市试点人脸识别闸机应用。2017年春节前夕，票证人自助核验闸机（“刷脸检票”系统）在北京、上海、广州、深圳等多地大型火车站投入使用，上海、深圳、成都陆续进行地铁应用试验。
2目前自动售检票系统弊端
对于传统自动售票机，乘客购票排队时间较长、现场选择线路并采用现金购票也较耗时，大大降低了设备的使用效率和乘客的购票便捷感。对于互联网售票机，在人流峰值时，设备数量不够，同时每个乘客在售票机上买票的耗费时间较长，必须携带手机才能完成第三方支付，且手机信号的覆盖强度也影响手机购票速度。同样，传统的检票方式，乘客需先购买有效车票（单程票及储值票）通过闸机上的读写器判断车票是否有效或储值票余额满足最低票价要求，确认后开启闸机扇门允许乘客通行；在出闸端，乘客出示车票由读写器对其授权进行验证，判断其是否为黑名单用户（储值票）、车票是否有进站信息、是否超时、是否足够余额、是否是优惠票或员工票等一系列信息确认后再进行车票回收或扣除相应的乘车费用，加上乘客临出站时才找寻身上车票等一些乘车习惯，导致闸机通行速率低下，时常在出站闸机处出现客流拥挤现象（尤其是大客流车站）。二维码过闸同样由于手机信号覆盖、二维码读头对二维码角度的要求以及乘客习惯等原因导致通行效率低。
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3人脸识别技术在高铁售检票系统的中的应用
3.1手机购票系统中应用
为防范倒卖车票，目前铁路客运车票要求实名制购票。手机购票也是未来的发展方向。目前12306的APP还不具备身份鉴别功能。人脸识别系统就是满足通过手机APP购票实名制的要求必然选择。在用户注册时绑定身份信息和人脸识别信息，在通过手机APP购票时再次验证人脸信息，从事实现实名购票，手机APP软件结合动态二维码技术、电子支付技术和电子发票技术可以生成电子车票，乘客将不再需要换取纸质车票，既节省了旅客的时间又达到了节能环保的效果。这类乘客将实现了“一脸一机”走天下的便捷。
3.2车站监控系统中的应用
人脸识别技术应用的车站监控系统中，将实现自动化的旅客引导和安全防范作用。通过与手机APP软件的结合和车站三维建模技术提示旅客想要到达的位置。例如旅客想去的检票口、休息室、开水间、卫生间、购物区等，避免了旅客找不到想要到达的区域，严重的出现错过乘车的现象。同时提高了危险防范功能，提示旅客不能进入的办公区域或危险区域。从公共安全的角度可以记录旅客行迹，大大提高了公安干警处理车站内部旅客纠纷的办事效率。
3.3大数据的应用
通过旅客人脸识别的使用频率可以逐步更显人脸识别信息的录入。更新公安系统中的人脸变化数据。从而提高了人脸识别的准确率。人脸信息是情报信息的重要来源，并对情报信息进行有效分析，然后把危险扼杀在源头，减少安全事故的发生概率。相关部门通过对人脸的相关信息进行有效分析和对比，能够实现对犯罪分子的有效防控，从而消除恶性案件的发生概率。及时抓拍到每个人的图像，然后数据库就能够根据人员的活动轨迹和人脸截图输入到失踪人口人脸识别库中，对其进行一一筛查，从而使得公安部对人员进行判断，判断其是否属于失踪人口。
4人脸识别算法的优化
根据地铁运营特点，优化人脸识别算法，进一步保证正确率和比对速度。建立人脸档案母库、动态子库和黑名单，即注册使用人脸识别闸机的乘客人脸档案会全部纳入母库中，当乘客进站时做第一次刷脸并快速放行，人脸被录入动态子库，由人脸系统后台进行动态子库与母库及黑名单之间的比对，比对结果正常的乘客仍被保留在动态子库里，比对结果为黑名单的乘客从动态子库中消除。乘客出站刷脸时，仅将出站人脸信息与动态子库进行比对，比对成功后执行扣费和放行，动态子库将该乘客人脸消除，比对失败的人脸信息与黑名单进行比对，检测到该人脸与黑名单相符，闸机将不予放行并做告警提示。在算法层面，识别比对有2种方式：一种是基于文件的，即把特征存成文件，在文件级进行比对；另一种是基于数据库的，如在Oracle等数据库中进行比对，在数据库中存有详细的人脸档案，由此可以进行图文混合查询，以提高查中率和比对速度。
结语
目前人脸识别技术应用于具有大客流、快速通行特点的轨道交通，仍有部分技术难题需要解决。基于对现阶段技术的研究分析，采用特定人员方案、单线通勤乘客方案及基于第三方支付平台后付费等技术思路，人脸识别技术应用在地铁自动售检票系统是可行的。可以先小规模局部试点，积累经验、改进算法、优化策略，随着技术的发展和先进性的提高，再逐步应用至城市全线网。
参考文献:
[1]夏志强．人脸识别综述[J].电子世界，2017(23)：74，76.
[2]安国成，肖坦，陈树骏．铁路人脸检测识别技术应用探讨[J]．中国铁路，2015(8)：91-92.
论文作者:赵银柏,李娜
论文发表刊物:《电力设备》2018年第24期
论文发表时间:2019/1/9
标签：乘客论文; 技术论文; 比对论文; 信息论文; 的人论文; 车票论文; 旅客论文; 《电力设备》2018年第24期论文;