人脸识别技术在高铁站的应用

万鑫，张建卉，黄曦

（北京铁路公安局，北京100000）

0 引言

近年来，由于反恐、社会和国家安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。而身份认证识别正是安防的一个核心问题。在该大环境下，生物特征识别迎来了一个快速发展的时期。据相关数据显示，全球市场对生物识别产品的需求在2010年已经达到71亿美元；近几年，生物识别设备的综合性年增长率也达到20%左右。国际生物识别集团（IBG）的报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示，在各种生物特征识别技术中，指纹识别系统所占份额最大，为66.7%；除此之外，人脸识别占到11.4%，虹膜识别、语音识别、静脉识别和掌形识别各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。而据了解，目前中国国内人脸识别占比达18%，以上数据显示，人脸识别有很大的发展潜力[1]。

相对于其他生物识别技术，人脸识别有着以下明显的优势：

（1）人脸识别具有可见性。这非常符合人脸识别的思路，只需要看到某个人的人脸，就可以知道这人是谁，进而可以作为后续证据进行验证。而指纹、虹膜以及其他的生物识别，无法做到这一点。

（2）人脸识别不需要或者极少需要人配合。指纹和虹膜基本需要人较强的主动配合和皮肤接触才能够完成，而人脸识别则不需要，这就决定了人脸识别的应用场景有可以更为广泛。

（3）人脸识别不需要专门的设备支持。现在的户外摄像头无处不在，满街的高清摄像机，人手一台智能手机都可以进行人脸的抓拍或者捕捉，这就决定了人脸识别应用可以有更大范围普及的可能性。

综上所述，由于人脸识别的可见性，可接受性以及隐藏性和巨大的应用市场已成为生物特征识别技术中最具发展潜力和最有实际应用前景的技术之一。此外，人脸识别技术还融合了人工智能、大数据、深度学习等前沿热点技术[2]，计算机视觉、模式识别、图像处理、神经认知学等传统热点技术，以及传感器件、工程设计，等等，因此在研究上具有极其丰富的理论价值和研究意义。

1 现状概述

“交通强国，铁路先行”，中国铁路历经百年，逐步发展壮大，从“四横四纵”到“八横八纵”，至2018年末中国营业总额就已达13.2万公里，高铁里程达2.9万公里，建造了世界上最现代化的铁路网和最发达的高铁网，居世界第一，奏响了时代最强音，形成了“安全优质，兴路强国”的新时代铁路精神。

安全是中国铁路的首要职责，即要保证人民群众财产安全。国家铁路局发布交通运输部令2014年第20号要求进站乘车需要进行实名制验票。通过人脸识别系统管控旅客进站的检票验票，保证进站旅客的人证票一致，实现身份的安全认证，可加强社会稳定，同时也是构建和谐交通建立智慧车站的需求，践行了“安全”这一铁路精神[3]。

优质是中国铁路的本质属性，即要为旅客提供优质服务，高铁甚之。夙昔，传统人工确认实名制和检验票方式已不能满足与日俱增的旅客需求；在高峰期时，进站口往往缓慢拥堵，旅客因等待时间过长，易造成旅客与工作人员之间的矛盾；这种方式要求工作人员拥有高度责任心，但依然避免不了出现漏检和疏忽，给旅客带来不便，高峰期时此现象更为明显。随着深度学习技术的快速发展，依托于海量人脸图像数据的涌现，人脸识别以其非接触、非强制、快速等优势迅速火热起来，能够达到快速准确的验证目的，恰巧能满足高铁站人证检验一致的需求，因此以人脸识别技术为支撑的身份核验系统应运而生。通过使用人脸识别实现检验票业务，解决了人证一致性问题，降低了身份识别错误率；减少了旅客等候时间，提高了进站业务效率；极大减少了人力成本，使人力资源得到更好的配置；向智慧车站又迈进了一步；提升了旅客出行体验，积极响应了“优质”这一铁路精神。

本文的工作主要围绕人脸识别在高铁站实际应用中遇到的种种实际问题展开，构建新的解决方案与方法，提升人脸识别的精度与应用。

2 存在的问题分析

二维人脸人证验证算法对现场的环境、拍摄的人脸质量要求较高，需要保证拍摄的图片质量满足识别的要求才能进行识别。在实际的应用中，由于高铁站人流量较大，首先需要保证旅客能够快速通行，我们发现下列的原因影响了旅客的通行速度。

（1）姿态[4]

由于部分旅客对人证验证设备的自助使用不熟悉，不知道需要面对摄像头进行人证验证，特别是着急进站的旅客，存在往候车室闯的情况。导致设备不能够迅速地拍摄到符合识别要求的人脸图片，因此设备需要反复多次提醒旅客重新拍摄照片，极大地影响了通行效率。相机拍摄的示例见图1。

图1 人脸姿态图

（2）遮挡[4]

旅客中佩戴墨镜、头发、口罩、手拿身份证车票等情况容易对人脸照成遮挡，这将导致人证验证的过程中人脸有效区域较小，容易造成相似度偏低，达不到设定的阈值，旅客无法通行堵塞通道。相机拍摄的示例见图2。

图2 人脸遮挡图

（3）表情[4]

旅客在通行的过程中可能存在和周围的同事朋友讲话聊天的情况，这时拍摄到的人脸图片可能会带有各种表情，和身份证标准照片相比，容易造成相似度偏低，达不到设定的阈值，旅客无法通行堵塞通道。相机拍摄的示例见图3。

图3 人脸表情图

（4）化妆[4]

旅客在出行时会进行打扮化妆，和身份证标准照片相比人为地涂画了很多纹理特征在脸上，特别是眉毛部分，有可能完全改变了眉毛的形状和颜色。如果涂抹较浓，人脸特征改变较大，识别算法会人为现场照片和身份证照片不是同一人员，导致旅客无法通行堵塞通道。相机拍摄的示例见图4。

图4 人脸表情图

（5）环境光照[4]

各个高铁站的进站口方向通常都是固定不变的，有些进站口方向正对室外，这就不可避免地造成了需要在逆光环境下拍摄人脸，这会造成人脸区域动态范围降低人脸曝光不足。同时光照角度也是随着一年四季的变化而变化，并且现场还存在各种人为的灯光，例如路灯、广告牌的灯等。在不同的光照条件下，人脸阴影是不同的，这会造成相似度偏低，达不到设定的阈值，旅客无法通行堵塞通道。相机拍摄的示例见图5。

图5 环境光照图

（6）年龄变化[4]

公民二代身份证的有效期为五年、十年、二十年、长期，在此期间身份证照片和旅客现场照片之间的存在着时间差。有些旅客在此时间内，可能长相有较大的改变，这会对识别带来不利的影响，如果相似度偏低，达不到设定的阈值，会造成旅客无法通行堵塞通道。相机拍摄的示例见图6。

图6 年龄变化图

3 应对策略

通过上文的描述可以看到，当前铁路上实名制核验进站闸机在人脸识别上遇到的各种问题都可以归纳为身份证芯片内存储的照片与现场照片的照片区别较大造成（现场照片中的人脸存在姿态、光照、遮挡等问题，而身份证照片均为正面且图像像素为102×126）。为了解决身份证照片与现场旅客照片在姿态、像素、年龄等方面差别较大造成识别率下降的问题，我们建立了旅客图像数据库，存储旅客不同时期的进站图像，当旅客进站时通过存储的图像与现场抓拍的图像进行比对。通过前期的实验表明，利用身份证芯片保存的低清图片（分辨率：126×108）与现场摄像机抓拍的高清图像（分辨率：1280×720）比对的准确率要低于现场高清图片与高清图片的比对准确率。

基于上述思想，我们设计了现场身份比对平台：在旅客首次通过实名制自助核验闸机进行人证比对时，系统自动保存符合条件现场高清照片；当旅客再次通过实名制自助核验闸机时，系统调用保存的现场照片与当前拍摄的现场照片进行比对。流程图如图7所示。

图7 现场比对系统流程图[5]

（1）当旅客使用实名制自助核验闸机时，系统读取旅客的身份证信息，并根据身份证号调用旅客的历史进站图像进行比对。

（2）若该旅客无历史进站图像则使用身份证芯片存储的图像与现场图像比对。如果人证比对成功则将现场图像存储到旅客图像数据库。

（3）对于人证比对失败且无历史进站图像的数据，由后台人工审核该次比对结果是否正确，若人工判断现场图像与身份证图像是同一个人，则将现场图像注册进图像数据库。

目前我们已将该系统用于某车站进行测试运行，经过6月的测试运行，系统供注册200余万人，经过现场比对系统纠正自助核验闸机错误判断100余万次，提高通行率约为1.5个百分点。

通过目前的实验结果可以看到，现场比对系统可以有效提高实名制自助核验闸机的通行效率。当然目前的系统仍有待改进的地方：

（1）当前系统的注册数据主要通过人工判定，需要消耗较大的人力，后期可通过针对这部分数据进行专门的算法训练减少人工参与程度。

（2）若改系统在不同的车站同时使用，需要设计一套有效的数据传输模式，做到旅客在不同的车站注册数据可以互通。

4 结语

本文首先介绍了人脸识别在高铁站应用的一些基本情况，在解决了旅客铁路出行人证验证的同时，提高了旅客的通行效率。然后通过分析目前的人证验证应用系统后台数据，发现了多种不利于人脸验证的因素，最后针对这些不利条件提出了身份比对平台，通过此平台人脸正确验证率得到了提升。同时身份比对平台也存在提升的空间，在此思路下，还可进一步的研究。