摘要：随着计算机技术的发展，基于手机的电子支付、移动支付等技术已广泛应用于AFC系统的购票、过闸等业务中。但对于手机的过渡依赖带来越来越多的隐私问题，人们正在尝试用新的技术去降低人与手机的耦合度，这种新的技术便是生物识别。
关键词：AFC；生物识别；应用
一、AFC系统现状
AFC自动售检票系统是基于计算机、通信、网络、自动控制等技术，实现轨道交通售票、检票、计费、收费、统计、清分、管理等全过程的自动化系统，广泛运用于城市地铁、轻轨、城际铁路等公共收费领域。
基于手机的电子支付、移动支付由于过度依赖于手机，导致越来越多的安全、隐私问题。而生物识别技术不仅大大提升了移动支付的安全性，还能够简化使用过程，提升用户体验。用户只需使用身体的某些部位，如自然刷脸、说话、触摸，即可完成身份核验。
生物识别技术的快速发展和应用，必然对AFC系统提出新的要求，同时也是AFC智能化发展的一个新机遇。AFC系统如何更好的与生物技术结合，提高设备使用效率，提升用户体验感，是AFC系统与生物技术融合后首要考虑的问题。
二、生物识别技术
2.1面部识别
常见的面部生物识别技术包括人脸、虹膜、眼纹等。人脸识别是目前最成熟且应用最广泛的技术。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。该技术的成功率为可以达到99.5%以上，适用于对精度要求不是特别高的使用场景。
但如果是同卵双胞胎，长相会极其相似，人脸识别难度大，眼纹以及虹膜技术，为解决识别难题提供了一个新的方向。“眼纹”是指眼白上的血管排布，每个人的眼纹特征都是独一无二的。虹膜技术是通过红外线摄像头等设备，对眼睛中的虹膜进行识别。
2.1.1虹膜与眼纹识别对比
体验上讲，虹膜识别与眼纹识别都是通过刷眼来完成认证，但两者究竟有什么区别，相比之下谁更安全?
（1）简单来说虹膜识别与眼纹识别最本质的区别就是：在原理上两者识别的区域完全不同。虹膜识别顾名思义识别的是眼睛的虹膜部分，而眼纹识别则是识别眼睛的巩膜部分。
虹膜是眼球中瞳孔周围的深色部分，其中包含大量独一无二的特征，包括相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹等等细节，这种特征由先天决定，不会因为后天的成长与疾病改变，是生物识别最好的材料。
而巩膜则是我们俗称的“眼白”，分布着细密的小血管，这种血管的交错纹理就形成了我们所说的眼纹。尽管眼球会因为过敏、红眼或者熬夜宿醉等情况发生充血的状况，但这些并不会影响血管排布。在眼纹识别中，需要对用户的眼纹进行采集和比对两部分。采集部分使用活体检测算法和图像增强算法，其中活体检测技术需要保证所采集的眼纹来自于人体活体，而不是照片、视频或面具等伪造眼纹。
（2）在识别方式上，由于虹膜在采集上的难度，加上更高的复杂度，往往对于手机识别的硬件提出更高的要求。除了常规的前置摄像头外，还额外配备了红外LED以及虹膜识别摄像头。启动虹膜识别时，前置摄像头会率先确定用户的眼睛位置，然后红外LED发射红外线，虹膜识别摄像头透过红外线获取虹膜图案信息，进而与预先设置存储的虹膜新机进行比对。
相比之下眼纹识别对硬件的要求就低了许多。采用主流的识别技术，在光线良好的情况下，不低于100万像素的摄像头即可拍清楚巩膜的血管分布情况。由于眼纹识别是依托常规的摄像头，较差的光线环境会直接影响眼纹识别的准确率与速率。反观虹膜识别，红外线与特殊的传感器帮助识别，暗光依旧可靠。
无论是虹膜还是巩膜都具有很高的唯一性，代表了未来面部识别的新方向。不过虹膜识别在容错率、信息量以及稳定性方面相比眼纹识别优势明显，并且基于硬件上的高度定制，整体体验要优于眼纹识别。
2.2 手部识别
指纹识别技术是目前应用最为广泛的生物识别技术。指纹由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。
掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹线。掌纹的形态由遗传基因控制，即使由于某种原因表皮剥落，新生的掌纹纹线仍保持着原来的结构。每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样。
2.3 声音识别
声音识别技术是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用。它与语言识别不同在于这项技术不对说出的词语本身进行辨识。而是通过分析语音的唯一特性，例如发音的频率，来识别出说话的人。声音识别技术使得人们可以通过说话的嗓音来控制能否出入限制性的区域。
三、生物识别技术与AFC终端的融合
3.1虚拟化车票
目前传统的单程票已逐渐被二维码车票所替代，但二维码车票仍然需要依赖手机作为外部设备，这种方式并未完全摆脱“票卡”这种外部介质。虚拟化车票方式可以完全达到无车票操作，使用用户生物特征，如指纹和掌纹来达到身份识别和扣款的目的。
虚拟化车票通过用户生物特征和个人账户绑定后，在用户进行生物特征支付时，由后台进行判断、匹配以及扣费操作。从而达到与实体票卡相同的效果。
3.2 声音购票及眼膜购票
声音购票通过语音识别和声音识别技术，可达到用户零操作购票。语音识别可为用户提供站点模糊识别和推荐功能，从而通过语音完成车票站点选择操作。而声音识别技术可根据用户声音特征完成购票支付。
3.3 眼纹和掌纹过闸
目前传统过闸方式是通过实体票刷卡过闸。这种方式需要乘客预先购买充值卡或是单程票。增加了地铁成本以及用户乘坐地铁的复杂度。使用掌纹或是眼纹过闸方式，可以通过后台将用户生物特征信息和账户管理。用户无需购票、充值、点开二维码就可“刷纹”过闸。
四、结语
基于生物技术的AFC终端除了能大大提高移动支付的安全性，使得AFC设备能顺应当前科技发展潮流，契合了用户使用习惯，提升了用户体验，是后续AFC发展需要重点考虑的方向。
参考文献：
[1]王伟.浅析生物识别技术与应用[J].科学中国人.2016
[3]李宁.互联网中生物识别技术之应用相关专利分析[J].信息与电脑.2016
[2]景小峰.生物识别技术在国内的发展和应用[J].智能建筑.2005
论文作者:梅钦,孙农艳,池小龙
论文发表刊物:《基层建设》2019年第20期
论文发表时间:2019/10/9
标签：虹膜论文; 技术论文; 生物论文; 用户论文; 掌纹论文; 特征论文; 车票论文; 《基层建设》2019年第20期论文;