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人臉識別技術在城市軌道交通的應用分析

2019-09-10 22:28:20顧亞超
中國電氣工程學報 2019年7期
關鍵詞:應用

顧亞超

摘要:科技的快速發展,使我國快速進入現代化發展階段。科學技術的飛速發展,為人們的工作和生活帶來諸多便利,隨著數學統計、生物技術、視頻圖像處理技術、人工智能技術等多學科技術不斷發展、相互融合,人臉識別技術就是其表現形式之一,人臉識別技術被廣泛的應用于大型公共場所。

關鍵詞:人臉識別技術;城市軌道交通;應用

引言

我國城市建設的快速發展離不開國家經濟的大力支持。人臉識別技術是多學科領域的具有挑戰性的難題,涵蓋數字圖像處理、模式識別、計算機視覺、神經網絡、心理學、生理學、數學等內容,同時也具有十分廣泛的應用意義。過去幾年里,人臉識別技術取得了長足的發展,在城市軌道交通領域發揮了重要的作用。

11人臉識別技術概述

所謂的人臉識別技術,是運用計算機技術對人臉圖像進行分析,從大數據系統中提取相關識別信息,快速辨別人員身份的一種技術。人臉識別技術通過感覺器官來完成,首先需要先進行信息采集,將人臉圖像信息錄入到系統中,然后系統通過采集的圖像與人臉進行比對,如果數據庫中存在人臉信息則對人臉圖像進行識別,通過系統中存在的相關信息確認身份。人臉識別技術是一種方便、快捷、實用并且具有加密性強、防侵犯的識別系統,被大量應用在企事業單位及公眾場所中。

2人臉識別技術的研究范圍

(1)人臉檢測,就是從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并確定其位置。這方面的研究主要受光照、噪聲、面部傾斜度以及各種各樣的遮擋的影響。(2)人臉表征,就是采取某種表示方法表示檢測出的人臉和數據庫中的已知人臉。通常的表示法包括幾何特征(歐式距離、曲率、角度等)、代數特征(如矩陣特征矢量)、固定特征模版、特征臉、云紋圖等。(3)人臉比對,就是將待識別的人臉與數據庫中的已知人臉比較,得出相關信息。這個過程是選擇適當的人臉表征方式與匹配策略。整個識別系統的構造與人臉的表征方式密切相關。

3人臉識別技術特點

(1)非接觸,采集更易眾多的生物識別技術中,掌紋、指紋及靜脈識別等技術都需要被識別個體與識別設備直接接觸。而人臉識別則沒有這方面的限制,以非接觸模式通過近端或遠端渠道輕易的獲取,獲取渠道更加靈活,受限條件更加少,其應用性更加強。(2)非強制性,主動性更強相較于指紋識別和虹膜識別需強制個體的配合,人臉識別不需要個體的授權和配合。目前的技術可以做到在個體沒有意識的情況下,獲得人臉圖像,因此,在安防和甄別工作中應用優勢明顯,在公公場合即可對流動人口進行監控和識別。(3)并發性,效率更高在同一場景下,人臉識別設備可以進行多人人臉的分揀、判斷及識別,識別效率更高,單一場景獲取的有用信息更多,相較于其他生物識別技術的單進程獲取模式更加適用于錯綜復雜的現實環境。(4)以貌取人,符合視覺特性人臉識別具有“以貌取人”的特性及操作簡單、結果簡單,操作性好的特點。

4人臉識別技術在城市軌道交通的應用

4.1人臉識別實現

簡單來說,人臉識別就是從圖像中提取面部特征關鍵點,比如骨骼特征、眉毛高度等,通過比對輸出結果。在城市軌道交通場景中,人臉識別大致可以分為1∶1和1∶N兩種。1∶1等級的人臉識別,實現的是最初級的“證明你是你”。從字面上就可以看出,1∶1是用戶提前上傳個人照片儲存于系統中,每次驗證時,線下拍照與系統中存儲的照片信息進行對比,進而確定“你是不是你”。手機解鎖、刷臉支付、網上買票、醫院掛號、政府惠民工程項目,以及各種證券開戶、電信開戶、互聯網金融開戶……這都是1∶1人臉識別的應用場景。同其他方式相比,1∶1識別準確率高,對算力的要求也相對較低。而1∶N的人臉識別算法則主要用于人臉檢索,“證明你是誰”。顯然,如果城市軌道交通推行刷臉支付,只能是1∶N這種實現難度更大的類型。

4.2后端子系統

負責實現對轄區內相關數據的匯聚、處理、人臉建模、存儲、應用、管理與共享,由中心管理平臺、存儲系統、大數據平臺和人臉比對服務器等組成。中心管理平臺由搭載平臺軟件模塊的服務器組成,包括:管理服務器、大數據服務器、臉譜服務器、云存儲管理服務器和云存儲節點等。

4.3人臉識別技術系統應用實現

(1)人臉捕獲。在車站出入口以及換乘通道中設置攝像機,攝像機可捕獲到現場視頻監控圖像,通過視頻分析服務器,能夠從所有視頻圖像中檢測到人臉,并將其從背景中分離出來,以用于后期識別中,同時還可以對人臉信息進行自動化保存。在此過程中,攝像機的像素、安裝位置等會對人臉捕獲質量產生較大影響。(2)提取人臉特征。在人臉識別中,提取人臉特征至關重要,其會在很大程度上影響人臉識別結果的準確性。人臉特征的提取主要依靠車站視頻分析服務器來完成。面部識別系統應該具備提取信息的功能,通過提取面部信息,有利于避免光照、人的表情等因素對人臉識別質量造成不良影響。在成功提取人臉特征后,即可形成人臉模型數據,然后將其傳遞至遠程監控中心。(3)人臉比對。在遠程監控中心中可以進行人臉識別比對,在城市軌道交通視頻監控中,應用一對多比的形式,首先搜索出重點人臉數據庫,判斷攝像機所捕獲到的人臉信息是否存在于重點人員的人臉數據庫中,在此過程中,必須合理選擇人臉表征方式以及匹配策略。(4)數據庫管理。在城市軌道交通人臉識別系統的實際應用中,數據庫發揮著十分重要的作用,因此,加強數據庫維護管理至關重要。(5)輸出顯示。在人臉識別系統的實際應用中,對于識別結果,可傳遞至遠程監控中心,并通過遠程監控中心的識別終端進行顯示,便于監控中心管理人員查看監控信息,并進行相關記錄。與此同時,還應該注意,識別終端可以作為警方對鑒定結果二次確認的基礎。對于人臉識別系統所顯示的輸出內容,必須與報警功能具有一定的關聯,同時,在人臉識別系統中,還應該顯示出報警時間、報警級別、報警地點、報警日志信息等等。(6)系統管理。人臉識別系統中運用了大量的設備,設備上運行了不同的軟件,各種硬件和軟件一起構成了完整的系統。其主要包括高清攝像機、錄像機、視頻分析服務器、識別顯示終端和人臉識別服務器等設備。如何讓系統中紛雜的軟件和硬件良性運行下去就需要做好系統管理。系統管理功能涉及到系統配置管理,設備配置管理,系統日志管理,用戶管理等功能模塊,該系統還需要預留與其他系統的接口,便于系統升級和維護。

結語

綜上所述,現如今,生物特征技術逐漸成熟,其中的人臉識別技術也由理論探索轉入了實際使用階段,人臉識別技術的發展前景非常廣闊,在邊防、視頻監控系統、身份信息識別、金融業和大數據分析中都有典型的應用。本文主要對人臉識別技術在城市軌道交通中的應用方式進行了詳細探究,通過應用人臉識別技術,能夠有效解決軌道交通的身份識別、人員跟蹤等難題,進而提升城市軌道交通服務水平。隨著大數據、云計算、人工智能的蓬勃發展等,人臉識別技術日益完善,正逐步應用于安防、金融、交通、教育、醫療等多個領域。

參考文獻

[1]張立東,潘志福,胡志毅,等.人臉識別技術在上海軌道交通中的應用研究[J].城市軌道交通研究,2011,14(a01):19~24.

[2]茅飛,孔慧慧,李宏勝,等.軌道交通車站閘機智能識別研究[J].城市軌道交通研究,2017,20(12):123~126.

[3]周鳳麗,楊艷霞.人臉識別方法綜述[J].軟件導刊,2010,09(6):181~182.

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