■ 黃亮

1 概述

人臉識別技術(shù)是一種利用人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的技術(shù)，屬于生物識別技術(shù)范疇，主要應(yīng)用方向是身份識別。2001年我國公安部門開始使用人臉識別技術(shù)進(jìn)行重大刑事犯罪打擊；2008年舉世矚目的北京奧運(yùn)會使用人臉識別技術(shù)為大會提供保障；2010年上海世博會各大廠商人臉識別技術(shù)登臺亮相，同時也標(biāo)志著人臉識別技術(shù)在我國開始大規(guī)模應(yīng)用[1]。人臉識別的具體方法有多種，如幾何特征人臉識別方法、3D建模特征比對技術(shù)等。人臉識別技術(shù)在應(yīng)用層面可分為3個步驟[2]：

（1）建立人臉檔案庫，將用戶人臉特征信息和用戶的相關(guān)信息建立綁定關(guān)系，如用戶的身份信息、證件信息、支付結(jié)算手段等；

（2）人臉圖像提取，即通過攝像機(jī)采集獲取人臉圖像；

（3）將獲取的人臉圖像與人臉檔案庫進(jìn)行比對，并輸出比對結(jié)果。

與傳統(tǒng)的身份鑒定方式相比，人臉識別的最大優(yōu)點(diǎn)就是更具安全、保密和便利性[3]。人臉識別技術(shù)也具有相關(guān)缺點(diǎn)，例如準(zhǔn)確性容易受多種因素的影響，在用戶配合、采集條件比較理想的情況下，人臉識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確度較高，但是在用戶姿勢不對、亮度不夠、發(fā)型改變、表情改變等不理想的情況下，人臉識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確度會受到很大影響。目前主流的人臉識別算法保守估計其技術(shù)準(zhǔn)確率能達(dá)到95%～98%。根據(jù)中國科學(xué)院的研究調(diào)查，目前美國最先進(jìn)的人臉識別系統(tǒng)測試時，識別誤讀率也有1%，長周期使用人臉識別系統(tǒng)必然會出現(xiàn)比對錯誤的概率事件。

我國已有城市試點(diǎn)人臉識別閘機(jī)應(yīng)用。2017年春節(jié)前夕，票證人自助核驗(yàn)閘機(jī)（“刷臉檢票”系統(tǒng)）在北京、上海、廣州、深圳等多地大型火車站投入使用，上海、深圳、成都陸續(xù)進(jìn)行地鐵應(yīng)用試驗(yàn)。

2 應(yīng)用模型

根據(jù)人臉識別的技術(shù)原理和流程，用戶在使用人臉識別系統(tǒng)前一般需要先經(jīng)過注冊，將人臉信息和具體的人建立綁定和對應(yīng)關(guān)系。人臉識別技術(shù)模型見圖1。

圖1 人臉識別技術(shù)模型

人臉識別技術(shù)應(yīng)用于地鐵自動售檢票系統(tǒng)，至少應(yīng)添加閘機(jī)、扣費(fèi)系統(tǒng)2個元素。人臉識別技術(shù)應(yīng)用于地鐵售檢票系統(tǒng)模型見圖2。

人臉識別技術(shù)應(yīng)用于自動售檢票系統(tǒng)同樣要完成3步：先建立乘客人臉檔案庫，再通過閘機(jī)人臉采集攝像機(jī)進(jìn)行人臉采集，最后進(jìn)行人臉比對并輸出結(jié)果，給予閘機(jī)和扣費(fèi)系統(tǒng)工作指令。人臉識別技術(shù)應(yīng)用于自動售檢系統(tǒng)流程見圖3。

自動售檢票系統(tǒng)是直接面向乘客的系統(tǒng)，影響乘客乘車體驗(yàn)，涉及票款等敏感問題。此外，人臉識別技術(shù)的應(yīng)用還涉及技術(shù)性能、與傳統(tǒng)閘機(jī)配置比例、線網(wǎng)應(yīng)用關(guān)系等多個問題。人臉識別技術(shù)應(yīng)用影響因素模型見圖4。

圖2 人臉識別技術(shù)應(yīng)用于地鐵售檢票系統(tǒng)模型

圖3 人臉識別技術(shù)應(yīng)用于自動售檢系統(tǒng)流程

3 人臉識別技術(shù)與傳統(tǒng)票卡技術(shù)對比

傳統(tǒng)票卡技術(shù)成熟可靠，通過與傳統(tǒng)票卡技術(shù)的對比（見表1），可以更好地對照新舊技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，現(xiàn)階段地鐵對閘機(jī)的技術(shù)要求和傳統(tǒng)票卡的技術(shù)特點(diǎn)，可以作為人臉識別技術(shù)應(yīng)用于地鐵自動售檢票系統(tǒng)的技術(shù)底限。

人臉識別檢票通行能力的技術(shù)期望應(yīng)高于傳統(tǒng)票卡檢票模式，可朝著開放式、多人次同時檢票的方向發(fā)展。在人票關(guān)系中無疑是人臉識別可以更好地防止逃票，人臉識別算法原理需要在線比對，也就導(dǎo)致人臉識別閘機(jī)需在線工作，增加了對通信網(wǎng)絡(luò)的依賴程度。

圖4 人臉識別技術(shù)應(yīng)用影響因素模型

表1 人臉識別技術(shù)與傳統(tǒng)票卡技術(shù)對比

傳統(tǒng)閘機(jī)成熟可靠，人臉識別閘機(jī)與其配比關(guān)系，需要考慮技術(shù)成熟度，技術(shù)越成熟，應(yīng)用比例越高；也取決某一城市地鐵的應(yīng)用模式，如人臉識別閘機(jī)是專人專用還是單線內(nèi)應(yīng)用；受車站特點(diǎn)影響，如汽車客運(yùn)站、火車站、碼頭和機(jī)場外來流動人口較多，以單程票為主，傳統(tǒng)閘機(jī)配置比例應(yīng)適當(dāng)增加；我國部分城市單程票比例較高，屬于乘客使用習(xí)慣原因，更愿意單次乘車單次購票；線網(wǎng)內(nèi)應(yīng)用程度不高的城市，在新線建設(shè)時也應(yīng)適當(dāng)控制人臉識別閘機(jī)的數(shù)量。

4 應(yīng)用問題分析

深圳地鐵日均客流達(dá)400萬人次以上，周一—周五以通勤客流為主，通勤客流中中青年人數(shù)占比較大，這部分人員對新型乘車支付手段有較高的接受能力，如果在深圳地鐵全線網(wǎng)內(nèi)應(yīng)用人臉識別系統(tǒng)，估計初期人臉庫會在20萬以上并會快速增長，按10%客流使用人臉識別，人臉庫可達(dá)百萬。

根據(jù)廠商實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，當(dāng)人臉庫達(dá)萬人級別后，比對時間將達(dá)2 s以上，而根據(jù)估計的地鐵初期人臉庫20萬以上，比對時間將更長，這樣的比對效率應(yīng)用在大客流快速通行要求下的地鐵顯然存在極大問題。由于沒有針對10萬級或以上人臉庫識別的公開數(shù)據(jù)，因此無法知道比對時間數(shù)據(jù)，但可以預(yù)估，比對時間是大客流城市無法接受的，存在識別比對效率問題。

關(guān)于識別比對正確率問題，以目前的人臉識別算法技術(shù)仍無法實(shí)現(xiàn)百分之百的正確率，即使最先進(jìn)的人臉識別算法技術(shù)，仍存在1%以上的錯誤概率，且錯誤概率可能隨著人臉庫的擴(kuò)大而提升，這就帶來了乘客票款誤扣漏扣的問題。地鐵屬于全年無休運(yùn)營，在持續(xù)使用過程中必然持續(xù)出現(xiàn)比對錯誤扣款事件，對深圳地鐵的運(yùn)營水平及形象造成影響，增加地鐵運(yùn)營服務(wù)成本。

5 解決方案

人臉識別應(yīng)用在地鐵日均客流達(dá)400萬人次以上的城市，仍存在不少需要克服和解決的技術(shù)難題。根據(jù)上述分析，現(xiàn)階段可采取以下方案。

5.1 局部試點(diǎn)

限制使用人群數(shù)量，控制人臉檔案庫的大小，保證正確率和比對速度。

（1）在技術(shù)足夠成熟前，僅限特定人員（如工作人員）使用，既可積累實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)也可避免因?yàn)榧夹g(shù)不成熟帶來的運(yùn)營管理困難。特定人員實(shí)施方案模型見圖5。

（2）以線為單位建立人臉檔案庫，用于面向單線通勤乘客（在一條線內(nèi)進(jìn)出站的乘客），從而限制人臉檔案庫的大小，需要換乘的乘客暫時限制使用。單線通勤乘客實(shí)施方案模型見圖6。

5.2 結(jié)合后付費(fèi)模式和信用管理手段

乘客在使用人臉識別閘機(jī)進(jìn)出站時，僅進(jìn)行黑名單人臉庫驗(yàn)證：

（1）對于非黑名單用戶的進(jìn)出站均實(shí)行快速放行，系統(tǒng)后臺進(jìn)行人臉比對和計算扣費(fèi)；

（2）對于使用人臉識別閘機(jī)后未完成扣費(fèi)的，納入黑名單人臉庫，無法再次使用人臉識別閘機(jī)，并納入個人信用記錄中。人臉識別結(jié)合后付費(fèi)技術(shù)的方案模型見圖7。

圖5 特定人員實(shí)施方案模型

圖6 單線通勤乘客實(shí)施方案模型

圖7 人臉識別結(jié)合后付費(fèi)技術(shù)的方案模型

5.3 優(yōu)化人臉識別算法

根據(jù)地鐵運(yùn)營特點(diǎn)，優(yōu)化人臉識別算法[4]，進(jìn)一步保證正確率和比對速度。建立人臉檔案母庫、動態(tài)子庫和黑名單，即注冊使用人臉識別閘機(jī)的乘客人臉檔案會全部納入母庫中，當(dāng)乘客進(jìn)站時做第一次刷臉并快速放行，人臉被錄入動態(tài)子庫，由人臉系統(tǒng)后臺進(jìn)行動態(tài)子庫與母庫及黑名單之間的比對，比對結(jié)果正常的乘客仍被保留在動態(tài)子庫里，比對結(jié)果為黑名單的乘客從動態(tài)子庫中消除。乘客出站刷臉時，僅將出站人臉信息與動態(tài)子庫進(jìn)行比對，比對成功后執(zhí)行扣費(fèi)和放行，動態(tài)子庫將該乘客人臉消除，比對失敗的人臉信息與黑名單進(jìn)行比對，檢測到該人臉與黑名單相符，閘機(jī)將不予放行并做告警提示。

在算法層面，識別比對有2種方式：一種是基于文件的，即把特征存成文件，在文件級進(jìn)行比對；另一種是基于數(shù)據(jù)庫的，如在Oracle等數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行比對，在數(shù)據(jù)庫中存有詳細(xì)的人臉檔案，由此可以進(jìn)行圖文混合查詢，以提高查中率和比對速度。

6 結(jié)束語

目前人臉識別技術(shù)應(yīng)用于具有大客流、快速通行特點(diǎn)的軌道交通，仍有部分技術(shù)難題需要解決?；趯ΜF(xiàn)階段技術(shù)的研究分析，采用特定人員方案、單線通勤乘客方案及基于第三方支付平臺后付費(fèi)等技術(shù)思路，人臉識別技術(shù)應(yīng)用在地鐵自動售檢票系統(tǒng)是可行的。可以先小規(guī)模局部試點(diǎn)，積累經(jīng)驗(yàn)、改進(jìn)算法、優(yōu)化策略，隨著技術(shù)的發(fā)展和先進(jìn)性的提高，再逐步應(yīng)用至城市全線網(wǎng)。

[1] 本刊記者．軌道交通視頻與安全產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟“走出去”——與生物識別產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟共同主辦“2015人臉識別技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研討會”[J]．中國鐵路，2015(8)：93．

[2] 夏志強(qiáng)．人臉識別綜述[J]． 電子世界，2017(23)：74，76．

[3] 安國成，肖坦，陳樹駿．鐵路人臉檢測識別技術(shù)應(yīng)用探討[J]．中國鐵路，2015(8)：91-92．

[4] 胡敏，文永富．三維人臉識別算法研究[J]．影像科學(xué)與光化學(xué)，2017(2)：131-139．