人脸识别系统在铁路车站的应用

　　生物识别技术作为身份识别的高科技手段，已被列为21世纪给人类社会带来革命性影响的十大技术之一。比尔?盖茨先生曾预言：“在以人类生物特征——指纹、面像、语音等方式进行验证的生物识别技术在今后数年内将成为IT产业最为重要的技术革命”。 

　　作为生物识别领域的前沿技术，人脸识别技术是利用图像处理和模式识别技术鉴别或验证身份的一种热门的计算机安全技术，现已在国家安全、军事安全和公共安全等方面实现了初步的应用。如公安系统已将人脸识别技术应用于对户籍人口中犯罪嫌疑人身份的验证和识别，并取得显著效果。目前，很多行业已经有人脸识别系统的实际应用。 

　　一、人脸识别技术 

　　人脸识别技术是基于人脸面部特征，利用计算机视觉、图像分析、模型理论、人工智能、模式识别、神经网络、空间理论等高科技手段的密切结合，对静态图像或视频图像中的人脸进行检测、跟踪、分割、校正及特征提取，与数据库进行匹配识别和比对确认的高端生物识别技术。 

　　1.人脸识别技术发展历程 

　　人脸识别技术从最初的提出、研究到近些年的应用和完善，至今历了近40年的发展历程，从20世纪60年代末至今，人脸识别技术的发展共经历了如下四个阶段： 

　　（1）基于简单背景的人脸识别
　　这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 

　　（2）基于多姿态（表情）的人脸识别
　　这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 

　　（3）动态跟踪人脸识别
　　这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 

　　（4）三维人脸识别
　　为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 

　　2.人脸识别技术研究范围 

　　人脸识别的研究内容包括如下方面：
　　（1）人脸检测：从各种环境中检测出人脸的存在并确定其位置，主要受光照、复杂背景、头部倾斜角度以及各种遮挡的影响；
　　（2）特征提取：从检测到的人脸图像中提取对识别有效的特征信息，是对人脸信息的一种描述方式。通常包括基于几何特征、基于代数特征和基于连接机制的识别方法等；
　　（3）人脸比对：目标人脸在经过人脸检测和特征提取之后，与重点数据库中人脸的比对过程，得出相关结果。 

　　二、铁路车站人脸识别系统 

　　铁路系统作为国家重要的交通运输部门，其日常稳定运行决定了国民生产、生活的正常运转。铁路车站和列车存在环境复杂、人流密度大、治安难度大、安保工作量大等特殊的行业特点。目前，视频监控、站场挡获、票据检验和证件排查依然是铁路安全防范、维持秩序等工作的主要手段，工作量大、效率不高，难免会出现监控盲区、视觉疲劳、监管疏漏等情况。因此，针对铁路站场、列车等区域，采用高科技手段提高监管效率和服务质量，是完善现代化铁路站车服务体系的必然趋势。 

　　1.铁路车站人脸识别系统组成。 

　　铁路车站人脸识别系统软件架构由前端采集、预处理、比对识别、管理、输出等模块组成。系统能够将被检人员与铁路公安指定的重点人员数据库进行逐一的特征比对，根据输出比对结果来发现并确认数据库内注册过的重点人员。 

　　（1）前端采集模块
　　前端采集模块用于采集人脸图像，包括网络摄像机、LED补光灯、网络交换机、NVR和视频监控管理终端等硬件部分。人脸识别软件客户端运行在视频监控管理终端上，通过网络摄像机完成对进入安检区域的乘客的人脸特征的采集。