刷臉進站

目錄: 1、基本信息; 2、簡介/刷臉進站; 3、背景/刷臉進站; 4、原理/刷臉進站; 5、禁用者/刷臉進站; 6、注意事項/刷臉進站

刷臉進站

刷臉進站是2017年春運一種新的進火車站方式。刷臉進站所用的是人臉識別技術(shù)，這是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。據(jù)了解，“刷臉”進站時，自動檢票閘機上都安裝了攝像頭，旅客走近機器時，它會抓取旅客臉部信息，與身份證芯片里的照片進行比對，票證信息相符、人臉與證件照比對通過，閘機自動放行。

基本信息

中文名：刷臉進站地點：火車站進口對象：旅客時間： 2017年春運

簡介/刷臉進站

刷臉進站

“刷臉”進站所用的是人臉識別技術(shù)，這是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。

“刷臉”進站速度很快，一般情況下，3至6秒便能成功通行，解放了人力，也方便了旅客。北京、上海、廣州、鄭州、太原、武漢、南昌、西安、長沙等地部分火車站已經(jīng)使用上了“刷臉”進站。

背景/刷臉進站

眾所周知，春運是世界上規(guī)模最大的“人口遷徙”，中國鐵路在每年的春運期間都要經(jīng)受種種因客流量過大而引發(fā)的一系列問題。但值得自豪的是，每年春運的規(guī)模雖然堪稱“恐怖”，但廣大旅客仍然將坐高鐵回家視為第一選擇，這是對中國鐵路的信任，同時也是對中國鐵路的不斷鞭策。

“檢票進站”作為鐵路出行中的一個重要環(huán)節(jié)，在往年春運期間經(jīng)常出現(xiàn)不少問題以及安全隱患：例如客流量大時，進站速度變得非常緩慢；再者，檢票人員單靠人工檢票很難檢驗出旅客是否“人、證、票”相統(tǒng)一。因此，2017年1月13日北京西站開通了人臉識別驗票系統(tǒng)，也就是“刷臉”進站，開啟了鐵路檢票服務(wù)新時代。

原理/刷臉進站

刷臉進站

比起傳統(tǒng)的靠工作人員識別放行，這些機器最大的優(yōu)勢在于節(jié)省人力，而且方便快捷。當然，這也對計算機“看臉識人”的本事提出了很高的要求，如何確認眼前這個人就是身份證上的那位呢？這涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺、統(tǒng)計學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、子空間理論和流形學習等眾多學科，還有一系列以“特征臉方法”為代表的識別算法。

這類算法的思路主要是利用一種叫“主成分分析”的數(shù)學方法，對二維的人臉圖片進行降維和提取特征，將其轉(zhuǎn)化為一組向量集，進而轉(zhuǎn)化為數(shù)學運算來處理。它首先需要準備一些基本的人臉模型（稱為“訓(xùn)練集”），將其向量化后獲得基本的特征向量。這些特征向量在返回成圖像時看上去仍像人臉，擁有人臉的基本特征，所以它們也被稱為“特征臉”。

在具體的識別過程中，算法會把需要識別的人臉圖像向量化、數(shù)字化，然后從參考用的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中找出與當前要識別的人臉數(shù)據(jù)對應(yīng)的幾個特征值，構(gòu)成一組特征向量基，以達到表征原數(shù)據(jù)的目的。

任何一幅人臉圖象在減去平均人臉后都可投影到子空間，得到一組權(quán)值向量，而后計算機就可以直接對比這組向量，確認兩邊圖像中是否是同一個人了。該方法實際上是計算了此向量和訓(xùn)練集中每個人的權(quán)值向量之間的歐式距離，取最小距離所對應(yīng)的人臉圖像的身份作為測試人臉圖像的身份。打個比方，這就像是警察局里指認嫌疑人時所用的“拼臉”方法，它以一個基礎(chǔ)臉型為底，將合適的眼睛、眉毛等五官放上去，最終組成一個與嫌疑人最像的人臉圖。“刷臉機器”所做的事情也大致如此，只是它的“眼睛”、“眉毛”等五官更加抽象，對比的過程也是通過純數(shù)字化的形式進行。

但基礎(chǔ)的特征臉算法比較適合處理靜態(tài)的正面圖像，為了應(yīng)付旅客在拍照時可能出現(xiàn)的不同姿態(tài)，研究者又開發(fā)出了“彈性圖匹配”的思路。它把所有人臉圖像看作具有相似的拓撲結(jié)構(gòu)，不注重角度、長度等量化的性質(zhì)，而側(cè)重于變換后的圖形的不變性質(zhì)。所以它還有一個形象的名稱，叫“橡皮泥幾何”。在這種方法中，所有的人臉可以表示成類似的拓撲圖，它的節(jié)點是一些基準點（如眼睛，鼻尖等），它的邊是這些基準點之間的連線。

為了識別一張新的人臉，需要從該人臉中找到基準點，提取出一個人臉圖，令這幅圖和現(xiàn)有的彈性束圖之間的相似度最大。經(jīng)過匹配后，新的彈性束圖將被提取出來，然后再把它放入“特征臉方法”中進行識別。在彈性匹配的過程中，網(wǎng)格的形狀會隨著特征點的搜索而不斷變化，因此對姿態(tài)的變化也具有一定的自適應(yīng)性。