論人臉識別對鐵路客運的影響

劉碩山

摘 要：隨著我國鐵路的發展，車站往往處于重要地理位置，車站內外客流和人流量較大，在進站旅客中也藏匿著各類特殊人群。根據各地的治安要求，有時需要對這些人員進行甄別、防范，如何準確、有效地發現他們就成為車站管理部門以及公安部門迫切希望解決的問題。

關鍵詞：客運；實名制驗票；人臉識別

中圖分類號：U293 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）31-0041-02

自2012年1月以來，全國各大火車站都已經陸續開始實行了實名制驗票的進站方式。通過實名制驗票，在進站的第一關卡就加強驗票，做到人、票、證的對應，第一時間排查到可疑人員，再通過上車、途中、出站等多個環節的驗票手段，環環相扣、層層把關，很大程度提升了整個出行過程的安全性。但從運行多年的角度來講，目前的實名制驗票只是基于票和證的比對，是否是本人持有的有效證件，并沒有技術手段加以防范，人工檢查也難免疲勞，造成誤判或漏判，而導致非持本人證件的人也能蒙混過關登上列車，造成不良影響。

通過人臉識別技術構建一套獨立的身份證與現場人臉識別的比對系統，系統有可靠的防干擾措施，滿足在強電干擾環境下使用。系統能全天候穩定運行，確保旅客的“人證合一”，安檢工作萬無一失，從而降低冒乘旅客帶來的潛在危險的發生幾率。

1 重要性

鐵路系統作為國家重要的交通運輸部門，其日常穩定運行決定了國民生產、生活的正常運轉。拿唐山站距離來說，唐山站日均上車旅客達2.4萬人次，春運期間日均發送旅客可達到10.9萬人。目前，主要通過實名制驗票為鐵路公安提供防范和維持秩序的依據，但工作量大、效率不高，難免會出現監控盲區、視覺疲勞、監管疏漏等情況。所以，針對鐵路客運站的具體情況，應用人臉識別是完善現代化鐵路站車服務體系的必然趨勢。

隨著我國鐵路客運的快速發展，實名制售檢票系統已大規模推廣，但當前實名制檢票依賴人工進行，檢票效率低，并且容易造成旅客在檢票口滯留。構建自動化的實名制檢票系統成為迫切需要解決的問題。目前實名制驗票卻出現了身份認證等新問題。如何能自動完成實名制驗票，已成為目前鐵路系統關注的重點。

針對鐵路車站等主要區域的監管和服務特點，實際應用中，通過結合視頻監控、公安證照、采集人臉、實名車票等鐵路既有應用服務系統，設計建設網絡化、規模化或便攜式的鐵路人臉識別系統。通過人臉識別系統，對車站的人臉圖像進行采集、檢測、建模、存儲，確認是本人持有的本人有效證件。

利用當前的先進的人臉識別技術，避免人工肉眼判定所存在的各種弊端，既能辨別旅客是否持本人身份證，同時也能對旅客的出行記錄進行有效管控，完善車站的實名制驗票機制，真正做到人、票、證三者對應，營造火車站的安全環境，為旅客提供更加人性化、優質的服務。

2 必要性

鐵路車站安檢區域人臉識別系統是在鐵路車站實名制驗票區域通過對進站旅客人臉數據的采集、檢測和建模，與身份證上人臉模型進行人臉特征比對，來確保進站旅客的人票證的統一。針對鐵路行業自身特點與鐵路公安實際的應用，鐵路車站人臉識別系統可實現如下應用：

（1）鐵路車站安檢區域視頻智能監控（人臉識別、行包監控）；

（2）鐵路車站治安管理；

（3）鐵路車站突發事件處理。

所以，人臉識別系統有助于減少鐵路實名制驗票人員的日常工作量，提供技術手段來管理進站人員和進站人員身份證。

人臉識別的優勢主要體現在以下幾個方面：

（1）非侵擾，無需配合。人臉照片的采集可使用系統自動拍照，無須車站相關人員操作，也不需要進展旅客配合，只需以正常的進站狀態經過攝像頭前即可；

（2）低成本。圖像采集系統簡單，只需攝像頭或者數目相機、攝像機等設備即可采集圖像，成本低廉。

3 應用人臉識別優勢

3.1 效率

從發送規模來看，大中型城市的客運及貨運車站旅客的發送吞吐量極大，以北京南站為例，作為北京高鐵第一站在清明小長假期間，日發送旅客量在13萬人次，并且處在逐年增加的態勢。結合地理位置，換成方式便利等諸多條件，導致人員流動性大，在這么大的流動性下，人證票核驗的效率就變得至關重要。通過實驗1對1的比對方式會影響旅客的驗證驗票時間，會降低驗票人員的工作效率。

3.2 方便

鐵路部門嚴格遵循“以服務為宗旨、待旅客如親人”的服務理念，堅持“安全正點、方便快捷”的原則，采用先進設備、推進科學管理，因此，現有的設備的對于旅客的方便易用也很重要。我們采用系統自動抓取進站旅客人臉的方式，并對采集的人臉數據進行篩選，所以不需要進站旅客做出額外的動作用于面對人票證的三方比對，而且采用人機界面方便驗票工作人員操作。

3.3 經濟

隨著中國鐵路總公司和國家鐵路局的成立，鐵路制度改革塵埃落地，中國鐵路總公司正式成為市場主體。為更好的適應市場競爭的需要，在推行全面預算管理的框架體系下，成本管理的重要性日益顯現。作為鐵路公司營收資金流入的主要單位，在滿足上述條件的前提下，如何利用有限的鐵路建設經費，采用性價比最高的方案來實現人證票核驗也是我們必須考慮的。

4 主要技術

4.1 人臉檢測

指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置、大小、位姿的過程。人臉檢測是自動人臉識別系統中的一個關鍵環節。

在火車站人臉檢測中，因為我們要對排隊的人群實時采集人臉特征，因此采集到人臉通常處于一種不確定的大小和位置，包括人臉自身的旋轉、傾斜以及攝像機角度等因素的影響。解決方案：采用了基于多視角多通道boosting的人臉檢測方案。在人臉檢測模塊中，首先將一幅輸入圖像分解成許多不同位置、不同尺度的子窗口圖像；然后由分類器判斷每一個子窗口圖片是不是人臉；最后，合并所有被判定為人臉的窗口和其附近的窗口以形成最終檢測結果。人臉級聯分類器的正樣本訓練集是178000張尺寸為20*20像素的各種類型人臉圖像。候選的弱分類器通過在多尺度haar特征上的閥值調整來構造。每次迭代過程中，adaBoost學習算法首先計算出每一個候選特征的最優閥值，這個閥值使特征所代表的弱分類器在訓練集上加權分類錯誤率最小，然后在這些最優加權分類錯誤率中選擇最小的那個弱分類器作為最優分類器。當訓練好一個強分類器后，后續級聯分類器中的強分類器使用重采樣的負樣本，它們來自于已經訓練好的級聯強分類器。endprint

4.2 人臉關鍵點定位

不戴眼鏡的眼睛檢測是一個相對容易的工作。戴眼鏡的眼睛檢測則比較困難。這是因為眼鏡對光線的鏡面反射引起眼睛區域的變化比較劇烈。這導致直接影響眼睛檢測的精度和速度要求。

4.3 人臉識別

對于系統采集到的人臉信息，通過對劃定人臉區域的預處理，并由消除光線對采集數據的影響，然后將人臉上的眼鏡、頭發等遮擋去掉，再將人臉角度轉成正面；對于身份證照片，在預處理后對照片進行高清化處理，并去掉皺紋、斑痕等跟年齡相關的特點，形成標準人臉模型。

5 結束語

隨著鐵路客運的飛速發展，在基礎建設、機構設置、人員培訓、制度建設、執行模式、執行流程等方面進行了不懈的探索和改進，形成了一整套行之有效的體系。

目前，客運規章規定，旅客在進站過程中需要進行實名制驗票，票、證、人必須都相符的旅客，才能進入車站候車大廳，等待上車。如果票、證、人不符，車站有權力禁止旅客進站。通過現有的實名制驗票系統，已經可以保證車票和身份證的一一對應，但是否是本人持有的有效身份證件，還沒有通過技術手段來甄別判斷。

基于此，人臉識別的驗證驗票系統適用于各大車站的實名制驗票處。通過進站旅客的實名制驗票順序，在不影響進站速度的同時完成票、證、人三方的比對，提高實名制驗票處工作人員的工作效率。

（1）堵住漏洞。由于現有的實名制驗票中人和身份證的比對需要由實名制驗票人員進行肉眼甄別，所以當工作人員工作一定時間后，會造成漏判或錯判的現象，通過此系統，可以有效的減少工作人員的人為錯誤。

（2）保證進站旅客安全。從進站旅客安全的角度來說，基于人臉識別的比對系統可以加快犯罪嫌疑人的確認，提高公安部門工作效率，并且在追逃、尋人等方面發揮巨大功效。

參考文獻：

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