论人脸识别对铁路客运的影响

　　摘要：随着我国铁路的发展，车站往往处于重要地理位置，车站内外客流和人流量较大，在进站旅客中也藏匿着各类特殊人群。根据各地的治安要求，有时需要对这些人员进行甄别、防范，如何准确、有效地发现他们就成为车站管理部门以及公安部门迫切希望解决的问题。

　　关键词：客运；实名制验票；人脸识别

　　中图分类号：U293文献标志码：A文章编号：2095-2945（2017）31-0041-02

　　自2012年1月以来，全国各大火车站都已经陆续开始实行了实名制验票的进站方式。通过实名制验票，在进站的第一关卡就加强验票，做到人、票、证的对应，第一时间排查到可疑人员，再通过上车、途中、出站等多个环节的验票手段，环环相扣、层层把关，很大程度提升了整个出行过程的安全性。但从运行多年的角度来讲，目前的实名制验票只是基于票和证的比对，是否是本人持有的有效证件，并没有技术手段加以防范，人工检查也难免疲劳，造成误判或漏判，而导致非持本人证件的人也能蒙混过关登上列车，造成不良影响。

　　通过人脸识别技术构建一套独立的身份证与现场人脸识别的比对系统，系统有可靠的防干扰措施，满足在强电干扰环境下使用。系统能全天候稳定运行，确保旅客的“人证合一”，安检工作万无一失，从而降低冒乘旅客带来的潜在危险的发生几率。

　　1重要性

　　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。拿唐山站距离来说，唐山站日均上车旅客达2.4万人次，春运期间日均发送旅客可达到10.9万人。目前，主要通过实名制验票为铁路公安提供防范和维持秩序的依据，但工作量大、效率不高，难免会出现监控盲区、视觉疲劳、监管疏漏等情况。所以，针对铁路客运站的具体情况，应用人脸识别是完善现代化铁路站车服务体系的必然趋势。

　　随着我国铁路客运的快速发展，实名制售检票系统已大规模推广，但当前实名制检票依赖人工进行，检票效率低，并且容易造成旅客在检票口滞留。构建自动化的实名制检票系统成为迫切需要解决的问题。目前实名制验票却出现了身份认证等新问题。如何能自动完成实名制验票，已成为目前铁路系统关注的重点。

　　针对铁路车站等主要区域的监管和服务特点，实际应用中，通过结合视频监控、公安证照、采集人脸、实名车票等铁路既有应用服务系统，设计建设网络化、规模化或便携式的铁路人脸识别系统。通过人脸识别系统，对车站的人脸图像进行采集、检测、建模、存储，确认是本人持有的本人有效证件。

　　利用当前的先进的人脸识别技术，避免人工肉眼判定所存在的各种弊端，既能辨别旅客是否持本人身份证，同时也能对旅客的出行记录进行有效管控，完善车站的实名制验票机制，真正做到人、票、证三者对应，营造火车站的安全环境，为旅客提供更加人性化、优质的服务。

　　2必要性

　　铁路车站安检区域人脸识别系统是在铁路车站实名制验票区域通过对进站旅客人脸数据的采集、检测和建模，与身份证上人脸模型进行人脸特征比对，来确保进站旅客的人票证的统一。针对铁路行业自身特点与铁路公安实际的应用，铁路车站人脸识别系统可实现如下应用：

　　（1）铁路车站安检区域视频智能监控（人脸识别、行包监控）；

　　（2）铁路车站治安管理；

　　（3）铁路车站突发事件处理。

　　所以，人臉识别系统有助于减少铁路实名制验票人员的日常工作量，提供技术手段来管理进站人员和进站人员身份证。

　　人脸识别的优势主要体现在以下几个方面：

　　（1）非侵扰，无需配合。人脸照片的采集可使用系统自动拍照，无须车站相关人员操作，也不需要进展旅客配合，只需以正常的进站状态经过摄像头前即可；

　　（2）低成本。图像采集系统简单，只需摄像头或者数目相机、摄像机等设备即可采集图像，成本低廉。

　　3应用人脸识别优势

　　3.1效率

　　从发送规模来看，大中型城市的客运及货运车站旅客的发送吞吐量极大，以北京南站为例，作为北京高铁第一站在清明小长假期间，日发送旅客量在13万人次，并且处在逐年增加的态势。结合地理位置，换成方式便利等诸多条件，导致人员流动性大，在这么大的流动性下，人证票核验的效率就变得至关重要。通过实验1对1的比对方式会影响旅客的验证验票时间，会降低验票人员的工作效率。

　　3.2方便

　　铁路部门严格遵循“以服务为宗旨、待旅客如亲人”的服务理念，坚持“安全正点、方便快捷”的原则，采用先进设备、推进科学管理，因此，现有的设备的对于旅客的方便易用也很重要。我们采用系统自动抓取进站旅客人脸的方式，并对采集的人脸数据进行筛选，所以不需要进站旅客做出额外的动作用于面对人票证的三方比对，而且采用人机界面方便验票工作人员操作。

　　3.3经济

　　随着中国铁路总公司和国家铁路局的成立，铁路制度改革尘埃落地，中国铁路总公司正式成为市场主体。为更好的适应市场竞争的需要，在推行全面预算管理的框架体系下，成本管理的重要性日益显现。作为铁路公司营收资金流入的主要单位，在满足上述条件的前提下，如何利用有限的铁路建设经费，采用性价比最高的方案来实现人证票核验也是我们必须考虑的。

　　4主要技术

　　4.1人脸检测

　　指在输入图像中确定所有人脸（如果存在）的位置、大小、位姿的过程。人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。

　　在火车站人脸检测中，因为我们要对排队的人群实时采集人脸特征，因此采集到人脸通常处于一种不确定的大小和位置，包括人脸自身的旋转、倾斜以及摄像机角度等因素的影响。解决方案：采用了基于多视角多通道boosting的人脸检测方案。在人脸检测模块中，首先将一幅输入图像分解成许多不同位置、不同尺度的子窗口图像；然后由分类器判断每一个子窗口图片是不是人脸；最后，合并所有被判定为人脸的窗口和其附近的窗口以形成最终检测结果。人脸级联分类器的正样本训练集是178000张尺寸为20*20像素的各种类型人脸图像。候选的弱分类器通过在多尺度haar特征上的阀值调整来构造。每次迭代过程中，adaBoost学习算法首先计算出每一个候选特征的最优阀值，这个阀值使特征所代表的弱分类器在训练集上加权分类错误率最小，然后在这些最优加权分类错误率中选择最小的那个弱分类器作为最优分类器。当训练好一个强分类器后，后续级联分类器中的强分类器使用重采样的负样本，它们来自于已经训练好的级联强分类器。

　　4.2人脸关键点定位

　　不戴眼镜的眼睛检测是一个相对容易的工作。戴眼镜的眼睛检测则比较困难。这是因为眼镜对光线的镜面反射引起眼睛区域的变化比较剧烈。这导致直接影响眼睛检测的精度和速度要求。

　　4.3人脸识别

　　对于系统采集到的人脸信息，通过对划定人脸区域的预处理，并由消除光線对采集数据的影响，然后将人脸上的眼镜、头发等遮挡去掉，再将人脸角度转成正面；对于身份证照片，在预处理后对照片进行高清化处理，并去掉皱纹、斑痕等跟年龄相关的特点，形成标准人脸模型。

　　5结束语

　　随着铁路客运的飞速发展，在基础建设、机构设置、人员培训、制度建设、执行模式、执行流程等方面进行了不懈的探索和改进，形成了一整套行之有效的体系。

　　目前，客运规章规定，旅客在进站过程中需要进行实名制验票，票、证、人必须都相符的旅客，才能进入车站候车大厅，等待上车。如果票、证、人不符，车站有权力禁止旅客进站。通过现有的实名制验票系统，已经可以保证车票和身份证的一一对应，但是否是本人持有的有效身份证件，还没有通过技术手段来甄别判断。

　　基于此，人脸识别的验证验票系统适用于各大车站的实名制验票处。通过进站旅客的实名制验票顺序，在不影响进站速度的同时完成票、证、人三方的比对，提高实名制验票处工作人员的工作效率。

　　（1）堵住漏洞。由于现有的实名制验票中人和身份证的比对需要由实名制验票人员进行肉眼甄别，所以当工作人员工作一定时间后，会造成漏判或错判的现象，通过此系统，可以有效的减少工作人员的人为错误。

　　（2）保证进站旅客安全。从进站旅客安全的角度来说，基于人脸识别的比对系统可以加快犯罪嫌疑人的确认，提高公安部门工作效率，并且在追逃、寻人等方面发挥巨大功效。

　　参考文献： 

　　[1]池燕玲.基于深度学习的人脸识别方法的研究[D].福建师范大学，2015. 

　　[2]邹国锋，傅桂霞，李海涛，等.多姿态人脸识别综述[J].仪器仪表学报，2014. 

　　[3]袁正海.人脸识别系统及关键技术研究[D].南京邮电大学，2013. 

　　[4]王海洋，王宁，朱专专，等.基于人脸识别的智能大数据处理系统的研究[J].科技创新与应用，2017（15）：49. 

    作者：刘硕山