人臉識(shí)別及多元支付在AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

洪秀敏　戴國(guó)剛

摘 要：文章主要是講解了人臉識(shí)別技術(shù)的相關(guān)特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上同時(shí)分析了其在紹興AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用探索，望能為相關(guān)人員提供到一定的參考和幫助。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別;多元支付;AFC系統(tǒng);技術(shù)應(yīng)用

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)在軌道交通領(lǐng)域逐漸成熟，如高鐵乘車人臉識(shí)別進(jìn)出站。近年來地鐵開始嘗試引進(jìn)人臉識(shí)別應(yīng)用，2019年4月1日，濟(jì)南首條地鐵線路正式開通，隨著地鐵一同上線的還有人臉識(shí)別乘車系統(tǒng)，這是國(guó)內(nèi)首條采用3D人臉識(shí)別閘機(jī)的地鐵線路。隨著國(guó)家發(fā)改委相關(guān)批復(fù)，杭紹城際線目前正在建設(shè)中，計(jì)劃于2021年建成通車。紹興地鐵人臉識(shí)別課題，探索研究在線網(wǎng)范圍內(nèi)基于人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)地鐵乘客無感過閘的應(yīng)用，以及地鐵多元跨渠道支付方式混用的探索。

1 人臉識(shí)別技術(shù)研究的主要內(nèi)容

1.1 人臉檢測(cè)

人臉相關(guān)檢測(cè)是指根據(jù)一定的方法確定時(shí)間步長(zhǎng)的任何彩色圖像或圖像，以確定其中是否存在人臉。如果存在，則最終確定臉部的大小、形狀、中間位置和姿勢(shì)。人臉相關(guān)檢測(cè)是一種識(shí)別人臉的人臉識(shí)別系統(tǒng)功能。首先，它的可靠性直接關(guān)系到系統(tǒng)功能的準(zhǔn)確性。早期對(duì)快速人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的深入研究主要集中在無背景環(huán)境的靜態(tài)圖像上，由于其易于獲取而未受到重視。隨著互聯(lián)網(wǎng)的逐步發(fā)展，人臉識(shí)別的核心技術(shù)已成為識(shí)別生物機(jī)構(gòu)典型特征的一種很有前途的方法。目前，人臉識(shí)別檢測(cè)結(jié)果的核心技術(shù)由于算法模型的學(xué)習(xí)能力大大增強(qiáng)，人臉識(shí)別帶來了廣泛的應(yīng)用。

1.2 特征提取

在機(jī)器學(xué)習(xí)，人臉識(shí)別快速識(shí)別和各種圖像處理時(shí)間過程中，明顯的特征提取方法是一種必要的預(yù)處理靈活操作。該方法利用多個(gè)測(cè)試處理的綜合數(shù)據(jù)，從其中提取具有代表性的人物相關(guān)信息，減少相應(yīng)數(shù)據(jù)情況下信息的過剩。在計(jì)算機(jī)視覺和組合圖形處理方法中，直接輸入到各種圖像中的像素包含多個(gè)重復(fù)部分，這將增加處理方法的復(fù)雜度，大大降低各種圖像直接處理的速度。從原始彩色圖像中提取信息的方法很多。特征提取可以很好地表示靜態(tài)圖像顯著特征的乘積。因此，重新提取的低維顯著特征向量也可以通過后續(xù)處理來達(dá)到直接處理得到的靜態(tài)圖像的目的。通常主要特征可以被檢測(cè)出來，突出特征提取過程和基本特征結(jié)合起來，對(duì)電子計(jì)算機(jī)人的問題進(jìn)行可視化解決，如大目標(biāo)的精確檢測(cè)和自動(dòng)識(shí)別，技術(shù)內(nèi)容的圖像內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、人臉檢測(cè)方法與識(shí)別、模式分類方法等。

2 人臉識(shí)別方法

人臉識(shí)別用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫作人像識(shí)別、面部識(shí)別。通過人臉檢測(cè)、人臉特征提取、人臉配準(zhǔn)、人臉活體以及人臉檢索算法等，提高了人臉識(shí)別和比對(duì)的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)了人臉識(shí)別處理的效率。

根據(jù)人臉特征的相對(duì)相關(guān)和分布區(qū)域的主要特征來檢測(cè)是否滿足人臉圖像內(nèi)容中需要檢測(cè)的重要區(qū)域的檢測(cè)條件。這些基本原理可以用鼻子器官之間的距離或淺黃色膚色的灰度差來表示。如果面部候選區(qū)域符合預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)，則可以將其檢測(cè)為人臉。這種方法是自上而下的，可以很好地把握整體信息的內(nèi)容，但可能不能準(zhǔn)確地選擇出原始狀態(tài)的最佳位置，那么所有的結(jié)果都會(huì)導(dǎo)致偏差。這四種基于用戶基本特征（例如嘴巴、鼻梁、眼睛和眉毛形狀）與基于純粹理性的技術(shù)知識(shí)的方法相反。這些方法使用自下而上的檢測(cè)方法來檢測(cè)面部圖像內(nèi)容中的某些固有特征，以最終確認(rèn)圖像內(nèi)容未選中區(qū)域中是否存在面部。這兩種方法基于人臉與各個(gè)器官之間較不實(shí)際的關(guān)系而清楚地定位了整個(gè)人臉。由于人眼的特殊設(shè)計(jì)和不穩(wěn)定的對(duì)稱關(guān)系，盡管這種方法對(duì)外部環(huán)境的耐受性很高，但大多數(shù)自下而上的方法都可以從眼睛進(jìn)行搜索，例如脊柱的變化，光線的明顯變化，眼睛的遮蓋和面部姿勢(shì)的變化等?；緲?biāo)準(zhǔn)模板和根據(jù)用戶各種模板的常用方法修改的各種模板。該標(biāo)準(zhǔn)使用一個(gè)模板來計(jì)算各種人臉圖像和預(yù)定義的基本標(biāo)準(zhǔn)模板之間的相似度。當(dāng)相似度達(dá)到一定程度時(shí)，將相關(guān)性檢測(cè)為該人的人臉，當(dāng)臉部受到光照、遮蓋、表情等外部環(huán)境的干擾時(shí)，實(shí)際效果是可以檢測(cè)出來的。此外，所用模板的大小是預(yù)先固定的，因此不可能在所有動(dòng)態(tài)中準(zhǔn)確地檢測(cè)出人臉。因此，學(xué)者提出了一種改進(jìn)的固定模板法。修改后的模板是基于對(duì)圖像的精確檢測(cè)?；跀?shù)據(jù)大小設(shè)置的各種參數(shù)化變量模板。這種常用的方法可以達(dá)到人臉檢測(cè)結(jié)果的目的。

3 系統(tǒng)研究方向

紹興地鐵人臉識(shí)別課題研究，探索打通人臉識(shí)別和其他票種渠道，通過人臉信息注冊(cè)過程中的關(guān)聯(lián)乘客賬戶及實(shí)名信息的關(guān)系綁定，實(shí)現(xiàn)跨渠道的行程匹配及票款支付等業(yè)務(wù)功能。地鐵人臉過閘應(yīng)用通常分為注冊(cè)和識(shí)別二個(gè)階段，在業(yè)務(wù)架構(gòu)上分為三個(gè)層級(jí)：

3.1 乘客人臉注冊(cè)服務(wù)層

通過攝像頭等設(shè)備對(duì)人臉進(jìn)行捕捉，對(duì)圖像面部特征進(jìn)行分類識(shí)別，針對(duì)不同的臉部特征進(jìn)行計(jì)算，最終形成人臉識(shí)別庫(kù)。

3.2 中心刷臉過閘服務(wù)層

對(duì)設(shè)備終端提供的人臉特征數(shù)據(jù)通過人臉識(shí)別算法從人臉識(shí)別庫(kù)中快速的匹配和檢索，并為設(shè)備終端反饋匹配結(jié)果。

3.3 車站人臉識(shí)別設(shè)備層

通過攝像頭等設(shè)備對(duì)人臉進(jìn)行捕捉，對(duì)圖像面部特征進(jìn)行分類識(shí)別，針對(duì)不同的臉部特征進(jìn)行計(jì)算，然后上傳給中心服務(wù)層進(jìn)行人臉比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果發(fā)出閘機(jī)操作指令。

整體系統(tǒng)模塊構(gòu)成如圖1所示：

4 技術(shù)架構(gòu)

乘客通過手機(jī)APP完成刷臉乘車服務(wù)開通、人臉采集，同時(shí)可在TVM設(shè)備上購(gòu)買人臉單程票或采集注冊(cè)人臉信息。

乘客通過人臉識(shí)別終端識(shí)別人臉并過閘，人臉識(shí)別終端同閘機(jī)進(jìn)行安裝地接、線路對(duì)接實(shí)現(xiàn)閘機(jī)信令控制和通行數(shù)據(jù)傳遞，閘機(jī)屬于地鐵互聯(lián)網(wǎng)票務(wù)平臺(tái)一部分，與ACC地鐵清分系統(tǒng)通信可實(shí)時(shí)上傳刷臉通行記錄。

地鐵人臉識(shí)別平臺(tái)同互聯(lián)網(wǎng)票務(wù)平臺(tái)對(duì)接，在刷臉通行過程中通過互聯(lián)網(wǎng)票務(wù)平臺(tái)完成識(shí)別到的人臉用戶信息的驗(yàn)證、驗(yàn)資及訂單支付環(huán)節(jié)?；ヂ?lián)網(wǎng)票務(wù)平臺(tái)通過與公安實(shí)名認(rèn)證接口和第三方支付平臺(tái)，完成用戶身份查驗(yàn)和支付交易過程。同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)票務(wù)平臺(tái)同ACLC地鐵多線路清分系統(tǒng)完成刷臉乘客的業(yè)務(wù)對(duì)賬。

人臉支付一方面擴(kuò)展了地鐵業(yè)務(wù)的支付方式，實(shí)現(xiàn)更方便快捷的無感支付，同時(shí)對(duì)多元支付方式的混用進(jìn)行了應(yīng)用探索，比如乘客在進(jìn)出站可以混合使用人臉識(shí)別和二維碼的過閘方式，完成一次地鐵行程業(yè)務(wù)。

5 結(jié)語(yǔ)

由上可知，多元支付混用的支付方式能有效彌補(bǔ)人臉識(shí)別在杭紹付費(fèi)區(qū)換成AFC系統(tǒng)中存在的不足，有效解決人臉識(shí)別杭州不支持人臉識(shí)別支付的限制和擴(kuò)大應(yīng)用人群，從而有效提升到杭紹地鐵的服務(wù)品質(zhì)以及品牌的形象。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：洪秀敏（1978— ），男，漢族，江西九江人，碩士，高級(jí)工程師，研究方向：電氣自動(dòng)化;戴國(guó)剛（1981— ），男，漢族，浙江紹興人，本科，高級(jí)工程師，研究方向：弱電自動(dòng)化。