◎马怀清
些年，随着科学技术飞速发展，I X类如云计算、物联网、A I人工智 能等这些前沿科技不断在老百姓曰常生 活中落地应用，其中人脸识别技术更是 全球技术前沿趋势讨论的热点。伴随着 互联网的发展，尤其拥有更多自主知识 产权和产品的中国企业，也将人脸识别 深入到更多的行业和场景应用，比如视 频安全监控、购物认证应用等。2017 年春运，北京地铁西客站率先采用人脸 信息比对居民身份证方式使人们进入了 “刷脸出行”时代。然而因车票非实名 制和扣费模式的不同，城市轨道交通的 地铁不能直接照搬高铁模式。但能否结 合地铁售检票系统自身特点实现市民曰 常“刷脸出行”的需求呢？答案是肯定 的。本文将通过分析人脸识别技术发展 的现状，结合地铁售检票系统特殊性，重点研究人脸识别技术在城市轨道交通 售检票系统中应用的可行性。 人脸识别技术及其发展现状
人脸识别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有人脸的图像或 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脸部的一 系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
传统的人脸识别技术主要是基于可 见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉 的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其 在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。近
年来，迅速发展起来的一种解决方案是
基于主动近红外图像的多光源人脸识别
技术。它可以克服光线变化的影响，已
经取得了卓越的识别性能，在精度、稳
定性和速度方面的整体系统性能超过三
维图像人脸识别。这项技术在近两三年
发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实
用化。
人脸识别系统是基于视觉通道信
息的面部感知系统，包括人脸检测和跟
踪、面部特征定位、面部识别、人脸归
类（年龄、种族、性别等的判别）、表
情识别、唇读等分系统，继人脸检测和
跟追之后，面部特征定位通常是面部感
知的一个必备环节，是后续工作的基
础，具有重要的意义。
人脸识別技术工作原理
人脸与人体的其它生物特征（指
纹、虹膜等）_样与生俱来，它的唯_
性和不易被复制的良好特性为身份鉴别
提供了必要的前提，与其它类型的生物
识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人
脸采集设备，几乎可以在无意识的状态
下就可获取人脸图像，这样的取样方式
没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接
接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进
行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以
貌识人”的特性，以及搮作简单、结果
直观、隐蔽性好等特点。
人脸识别系统主要包括四个组成部
分，分别为：人脸图像采集及检测、人
脸图像预处理、人脸图像特征提取以及
匹配与识别，具体如下：
(1 )人脸图像采集及检测
人脸团像采集不同的人脸图像都
能通过摄像镜头采集下来，比如静态图
像、动态图像、不同的位置、不同表情
等方面都可以得到很好的采集。当用户
在采集设备的拍摄范围内时，采集设备
会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测人脸检测在实际中主要用
于人脸识别的预处理，即在图像中准确
标定出人脸的位置和大小。人脸图像中
包含的模式特征十分丰富，如直方图特
征、颜特征、模板特征、结构特征及
H aar特征等。人脸检测就是把这其中有
用的信息挑出来，并利用这些特征实现
人脸检测。
人脸检测过程中使用A daboost算法
挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱
分类器)，按照加权投票的方式将弱分类
器构造为一个强分类器，再将训练得到
的若干强分类器串联组成一个级联结构
的层叠分类器，有效地提高分类器的检
测速度。
(2)人脸图像预处理
对于人脸的图像预处理是基于人
54世界til進交通
2017.9
在地铁售检票系统中引入人脸识别技术具备以下优点：可实现乘客无卡乘坐地铁；减少地铁购买票卡介质、发卡设备投资；降低票务系统人员投入及日常运维工作 量；杜绝冒用优惠卡通行行为；可拓展安全管理与实名制大数据衍生应用等业务。
脸检测结果，对图像进行处理并最终服 务于特征提取的过程。系统获取的原始 图像由于受到各种条件的限制和随机干 扰，往往不能直接使用，必须在图像处 理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声 过
滤等图像预处理。对于人脸图像而 言，其预处理过程主要包括人脸图像的 光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
(3)人脸图像特征提取
人脸图像特征提取是基于知识的表征方法，主要是根据人脸器官的形状描 述以及他们之间的距离特性来获得有助 于人脸分类的特征数据，其特征分量通 常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角 度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等 局部构成，对这些局部和它们之间结构 关系的几何描述，可作为识别人脸的重 要特征，这些特征被称为几何特征。基 于知识的人脸表征主要包括基于几何特 征的方法和模板匹配法。
(4)人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别是通过提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储 的特征模板进行搜索匹配，通过设定一 个阈值，当相似度超过这一阈值，则把 匹配得到的结果输出。人脸识别就是将 待识别的人脸特征与已得到的人脸特征 模板进行比较，根据相似程度对人脸的 身份信息进行判断。这一过程又分为两 类：一类是确认，是一对一进行图像比 较的过程，另一类是辨认，是一对多进 行图像匹配对比的过程。现阶段人脸识 别算法类别主要有以下几种：基于人脸特征点的识别算法；基于整幅人脸图像
的识别算法；基于模板的识别算法；利
用神经网络进行识别的算法。
人脸识別技术发展现状
(1)应用现状
在科技界，人脸识别认证由于非
侵犯性好、安全性高、无论室内还是户
外均可使用等特性，_直比“认卡不认
人”的IC卡更具发展前景。再加上去年
占有全球80%非接触IC卡市场份额的恩
智浦半导体、其M IFARE 1加密算法被成
功破解所带来的巨大危机，更让人们意
识到人脸识别技术的优势所在。然而很
长_段时间，人脸识别因为技术要求和
设备成本投入高、其他国家对相关技术
形成垄断，以及传统的人脸识别技术无
法适应使用环境的变化等原因无法得到
普及应用。
随着科技不断发展，人脸识别技
齿轮齿条转向器
术已进入了实用化阶段，中科院、哈工
大以及部分科技企业已经拥有中国领先
的人脸识别技术核心算法，该技术应用
不断融入我们的曰常生活，在大多数领
域中起到举足轻重的作用，如重点单位
半轴套管拉压机的安全考勤、网络安全、银行、海关边
检、物业管理、军队安全、智能身份
证、智能门禁、司机驾照验证、计算
机登录系统等应用领域。2005年1月18
曰，由清华大学电子系人脸识别课题组
负责人苏光大教授主持承担的国家__十五
"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公
安部主持的专家鉴定。国家863项目“面
像检测与识别核心技术”通过成果鉴定
并初步应用，就标志着我国在人脸识别
这一当今热点科研领域掌握了一定的核
心技术。
2017年6月28曰国内首个人脸识别
智能登机系统已经在南航的南阳机场推
出试用，据了解，这套人脸识别智能化
登机系统集成了最先进的人工智能生
物识别技术、智能化安检辅助手段和安
全高效的自助登机设备，实现了A P P
装载、安检和登机全流程人脸识别，不
仅使安检、登机流程更加科学合理，而
且为旅客出行提供了更为便捷的乘机体
验。当旅客通过安检到达登机口，经过
自助闸机面对摄像头时，无需持证件和
登机牌，人脸识别系统连接摄像头，与
旅客名单自动进行人脸匹配，匹配成功
的旅客能以秒速通过闸机。
(2)技术发展现状
在实际应用中，人类也在不断挑战
和突破人脸识别技术的准确率和识别速
度难题：
识别准确串所谓人脸识别“准确
率”，指的是对全世界最权威的人脸数
据库LFW(Labeled Faces in the W ild)
进行比对测试的成绩。2016年7月份，
L F W识别率成绩最高达到了 99.15%的
连杆机会识别率，超过了 F aceb ook的D eepFace
技术。不过，这个记录在2017年年初已
经被打破，占据榜首的是腾讯优图团队
99.65%的识别率。相信随着技术不断发
展，在不远的将来，人脸识别准确率达
到100%将不是神话。
识别速度识别速度有两种，一种
是基于文件的，即把特征存成文件，在
www.worldrailway 55
人脸识别技术作为一项新兴技术，随着科技革新和各行业不断的创新应用，已经在 识别准确率和识别速率上有突破性进展，已具备在地铁售检票系统中推广应用的技 术条件。
文件级进行比对。另一种是基于数据库 的，如在O ra c le数据库中进行比对，在 数据库中存有详细的人员档案由此可以 进行图文混合查询，而借助图文混合查 询，可以提高查中率。基于文件的比对 速度可以达到20万人/秒；基于数据库的，单服务器的比对速度可以达到1万人/秒。这两种方式各有特点，目前的研究是将 两者的优点结合在一起，以实现高速、高识别率的人脸识别。活动人脸的识别 要求系统有较高的识别速度。其中包括 人脸检测的速度以及人脸的识别速度。在40m s内可以实现人脸检测，在10万人 的数据库中，2秒内完成从人脸检测定位 到人脸识别的全过程，应能满足大多数 实际应用的要求。
国内轨道交通售检票系统技术发展现状
上世纪90年代，国内轨道交通A FC 系统的发展经历了从无到有的过程。随着计算机技术和软件的发展，轨道交通 A F C系统在我国的应用展现了良好的效 果，成为地铁公司提高收益管理水平的 基本条件。长期以来，地铁售检票系统 一直以单程票和交通一卡通作为主要票 种，但是传统物理介质票种充值难、易遗失损坏、制作流通成本高的缺陷也凸 现出来。随着银行卡闪付功能的兴起、第三方支付
平台的成熟以及智能手机的 广泛应用，采用虚拟化车票的“互联网 + ”支付方式，逐步被乘客所喜闻乐见。2015年广州、深圳、杭州、郑州等多个 城市陆续在地铁车站设置互联网售取票机，并在近期陆续推出了采用包括二维
码过闸、N F C手机、银联快捷支付等方
式的“云闸机”应用。
但这些新兴支付技术并不能替代传
统车票，对地铁公司来说，售检票系统
在建设和运营期都需要在单程票、储值
卡的发售、流通等环节上投入巨大的人
力和财力。众多“互联网+”支付新技术
应用虽然可以为乘客提供更为多样、便
捷的购票、过闸方式，但其整体设计思
路上并没有突破凭卡/凭证消费的固有模
式。可以预见，随着技术的不断发展，
社会信用机制的不断建立和完善，无卡
信用消费势必在不远的将来成为主流，
而作为老百姓日常出行乘坐的地铁首当
其冲应实现无卡乘坐。
人脸识别技术在售检票系统应用
的可行性
一直以来各城市地铁对于优惠卡
的发行及使用，一直存在一些管理难
点，持优惠卡乘客在地铁车站通行
时，其扣费可以享受一定的折扣，如
学生卡可以享受半价优惠，残疾人卡yig滤波器
可以享受免费优惠，虽然优惠卡都是
记名卡，其申办有一定的约束，在优
惠卡刷卡通行时，闸机也会发出特殊
的声光提示，但是由于地铁站厅客流
量太大，在实际操作中车站站务人员
难以对每一个优惠卡持卡人员进行身
份识别。随着地铁客流的增加，经常
有乘客非法持优惠卡通行，每年地
铁运营造成不少票款损失，地铁公司
虽然增加专门的车票稽核人员，加大
稽核力度，但在实际操作中，车票稽
核人员经常会与被稽核乘客发生冲
突，人脸识别技术的引入，可以通过
识别优惠卡持卡人的唯一性特征，彻
底杜绝乘客冒用优惠卡等情况。
现阶段，人脸识别技术的识别率和
速率可满足老人、学生、员工等特定人
使用刷脸方式乘坐地铁的应用需求，
可先行推广使用。可将这一部分乘客的
脸部信息数据通过A P P或自助录入设
备进行录入，并与其持有的老人证、学
生卡、员工卡等证件信息和扣费账号信
息进行后台绑定，便可以实现乘客无卡
乘坐地铁，后台信用结算。后期通过采
取一定的票价优惠措施鼓励乘客自愿注
册和使用，并配合全社会各领域的实名
制信用体系等机制，可逐步摈弃传统票
卡，全面进入地铁刷脸“无卡乘车”的
时代。
在地铁售检票系统中引入人脸识别
技术具备以下优点：可实现乘客无卡乘
坐地铁；减少地铁购买票卡介质、发卡
设备投资；降低票务系统人员投入及曰
常运维工作量；杜绝冒用优惠卡通行行
为；可拓展安全管理与实名制大数据衍
生应用等业务。
地售检票系统实现方案
系统架构
地铁人脸识别售检票系统主要由数
据中心系统、信息录入终端/A P P、人脸
识别闸机等三部分构成。其中数据中心
系统须具备高并发行的数据存取能力，
实时与终端保持数据同步。
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与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性、非接触性、并发 性，除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人’’的特性，以及操作简单、结果直 观、隐蔽性好等特点〇
此努流程
(1)信息录入
乘客通过车站专用录入窗口 /自助录 入设备或手机A P P端可自助进行脸部特 征信息数据录入，然后将已录入的脸部 特征数据与身份信息进行绑定，并完成 与扣费账号的关联绑定。完成以上录入 操作后，相关数据将上传至数据中心保 存，数据中心将已注册的生物特征数据 同步下发至人脸识别闸机本地保存。
(2)进站
当已登记脸部特征和实名制信息的 乘客进站时，具备人脸识别功能的闸机 通过对乘客人脸数据进行采集、比对和 识别一系列动作完成特征核验并予以放 行，并将相关进站信息上传至后台数据 中心与乘客其他信息关联保存，系统同 步更新其他人脸识别闸机本地数据。
(3)出站
当使用人脸识别方式进站乘客出站 时，人脸识别闸机同样对乘客人脸数据进 行采集、比对和识别，并完成乘客进出站 信息交易核验，根据票价规则在后台自动对乘客已注册账号完成扣费动作。
(4)交易查询
乘客可以通过专用A P P或者车站自
助终端按照所绑定的账号、个人实名制
相关信息进行交易查询，可以查询出行
轨迹及扣费记录。
(5)交易清分
采用人脸识别乘客的交易按照所绑
定的账号入库及清分。
系统功能
乘客除了在自助终端/A P P进行人
脸特征数据和实名信息录入外，也可在
办卡或者充值时进行人脸特征
采集，将身份信息、人脸特征、账户信息
录入个人信息库，从而实现以下功能：
可实现实名制，从以票为中心向以
人为中心的服务模式转移；
可以实现人脸识别进站，识别验证
通过后即完成消费；
可实现出行信息全方位记录：类型
区分、乘车记录，乘车轨迹等；
可以和其他商家账户打通，便民
利民；
增加信用记录，防止逃票；
降低地铁工作人员人力成本，减少
乘客等候排队时间。
系统安全
传统售检票系统有一套完整的密钥
体系来确保票卡交易安全，在采用人脸识
别技术实现无卡乘车的情况下，乘客自身
的人脸特征数据、实名制信息、账号安全
和交易安全等都必须得到强化。具体措施
除了采用常用信息安全管理手段外，还需
做到以下两个方面：建立乘客脸部信息和
实名信息采集（来源）、审核、发布、查
询等全过程人员和机具操作的管理规章制
度；合理规划乘客脸部信息和实名信息安
全软硬件防护体系。
结束语
人脸识别技术作为一项新兴技术，
随着科技革新和各行业不断的创新应
手动提升机用，已经在识别准确率和识别速率上有
突破性进展，已具备在地铁售检票系统
中推广应用的技术条件。但因地铁作为
城市公共交通，客流量较大，人员相对
密集，对人员通行速率和计费准确度有
较高要求，同时因地铁售检票系统线网
化运营，技术实现方式需在各站保持一
致。因此在具体实施时不可一蹴而就，
可根据实际情况先通过加装或改造方式
使宽通道闸机具备人脸识别功能，并先
行对员工卡、老人卡等此类非计费优惠
卡进行替代使用，然后逐步开展计费卡
类的推广替代工作。相信随着科技不断
发展，以及社会信用体系的不断完善，
“刷脸”乘坐地铁的无卡消费时代很快
就会到来。F!
(作者单位：深圳市地铁集团有陳公
司）
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