基于公交系统中人脸识别技术的创新提案与应用可行性
基于公交系统中人脸识别技术的创新提案与应
用可行性
Abstract:With the urban transportation industry gradually keeping up with the trend of "Internet
+", the face identification technology with wider acceptance, stronger operability and higher accuracy
among all kinds of biometric identification technology, has been widely used in various commuting
parts. At present, the city Bus system with high utilization rate and wide user range cannot implement
the use of face identification technology due to many problems. On this basis, this paper aims to
analyze the development status and application advantages of face identification technology, evaluate
some innovative proposals aimed at Bus system, point out primary problems and do a series of related
thinking.
Keyword:Face identification; Image processing; Bus system; Rail transit; Intelligent travel;
引言
伴随着智能出行的大力发展，人脸识别技术以其准确性、可靠性及易行性在诸多生物识别
技术中脱颖而出，广泛应用于出行、消费等领域。目前应用于航空、铁路等交通系统中的人脸
识别技术已趋于成熟，而针对城市公交系统的方案虽不断提出，却迟迟无法落实。基于此，本
文通过分析人脸识别技术发展现况、基于公交系统的创新提案与应用可行性，指出亟待解决的
问题并作出相关思考。
1 人脸识别技术发展现况
1.1 技术概况
人脸识别技术是一项综合图像处理、机器学习、计算机视觉、神经网络等多门前沿学科的
复杂课题，其识别过程主要包括：首先构建人脸识别数据库，数据库中的样本基于面部特征进
行标注，对识别对象面部进行扫描后，提取并分析其面部特征，再与数据库中已有样本进行对
比，从而得出结论，确定识别对象身份。
1.1.1 前端采集
一般人脸识别系统从前端采集设备开始工作，设备可由独立相机或多角度协同安装的机组
构成。无论摄像设备的种类和数量如何，其安装角度及安装位置都是影响识别精确度的重要因
素。采集过程完成后，得到的视频流或图像将通过网络信号传输至处理终端。
1.1.2 图像处理
针对不同的工况和识别精度要求应采用不同算法。通常前端采集的图像均为彩色，需通过
预处理将其变换为灰度图，计算机才能对其进行下一步处理。灰度图可在一定条件下转换为精
度较高的像素矩阵，从而应用于数学模型的建立与计算。像素矩阵是将灰度图的每一像素点按
对应位置灰度信息，以 0-255 范围内数字表达而得到的矩阵。
一般来说，预处理后的人脸图像仍是一个高维数据集合，包含大量的模糊数据和无用数
据，为了提高识别精度，必须进行滤波处理等操作。中值滤波法是一种传统的图像去噪技术，
在灰度图处理过程中，它将每一像素点的灰度值转换为该点附近某领域窗口内所有像素灰度值
的中值。经过此项处理，灰度值相差较大处的边界将更加清晰，无用数据被自动滤除。除中值
滤波外，均值滤波、自适应维纳滤波等去噪技术也同样能应用于此过程，合理地安排协同、多
级去噪将得到更好的识别样本。
1.1.3 特征提取
有效识别的前提条件是设定提取特征的标准。一般而言，从人脸图像上提取的特征必须稳
定可靠，若具有较大不稳定性，则忽略此特征。目前所利用的特征可以概括为形状、灰度分
布、频域特征三类。这三类特征都在不同程度上受到光线强度、拍摄角度等外界因素的影响。
特征对比样本来自人脸图像数据库，可通过建立神经网络模型训练得到。神经网络种类繁
多，应用较广的是卷积神经网络。其基本过程为：构造不同的卷积矩阵，每个不同的卷积矩阵
代表一种图像特征，使之与像素矩阵顺次作矩阵乘法，从而得到一个行列缩减的像素方阵。逐
步构造卷积层、池化层和全连接层，建立可识别目标特征的神经网络。
1.2 现有应用平台
一般来说，目前各类技术调用的人脸数据库并不需要公民自行上传相关照片，人脸扫描时
相关系统会向全国公民身份证号码查询中心提出申请，最终将识别到的面部特征与公安部门查
询中心采集的照片库进行对比。
1.2.1 消费支付
支付宝等第三方支付平台推出的"刷脸支付"功能是和普通人距离最近的人脸识别技术应
用。提交支付申请后，弹出的支付页面不再是密码输入界面，而是扫脸界面，用户在进行支付
时只需要使前端采集设备对脸部进行扫描。前端采集设备可以是每位用户的智能手机，也可由
自动贩卖机自带或商家提供。
1.2.2 安保系统
目前，机场航站楼、地铁站台等交通站点的监控中心均设置有自动报警设备。通过设置在
重要进出口、站内通道和扶梯等场所的前端采集摄像设备实时监控站内流通人员，并采集其面
部信息。一旦通行的乘客面部特征利用人脸识别技术，经过特征提取和对比分析后，被认为疑
似公安部门留有记录的犯罪嫌疑人，报警装置将被触发[1].此类装置在近几年极大地提高了公
安机关的追踪与缉拿效率，更有效加强了各交通站点的安保力度。
校园和社区的门禁系统也在逐步投入使用人脸识别技术。建立此类系统的后台数据库，则
通常需要学生和住户自行录入相关照片。不同于分布范围广泛且使用频率高的各交通站点，学
校和社区相较之下人员流通规模小很多，只采用确定人员的小规模人脸数据库有利于提高对比
分析过程的效率和准确度。
2 人脸识别技术在公交运营中的创新性应用
2.1 快捷支付
传统的公交系统支付方式为刷卡和投币，支付效率取决于每个乘客公交卡、零钱的收纳方
式和行动便捷程度，人脸识别技术支持下的"刷脸支付"功能则无需乘客携带任何相关工具便可
完成支付。
要完成支付功能并得到反馈，基本需要以下过程：用户在前端扫描个人面部信息，即提交
了支付乘车费用的申请，图像随之被传输处理，最终用户将在前端得到支付成功或失败的反馈
结果[2].在此过程中，人脸识别技术完成的实际是确认支付账户的过程。在现有的一些公交系
统快捷云支付构思中，用户账户在第三方平台开设（如当地的交通 APP），支付时从此类账户
余额扣款。
2.2 交通规划
人脸识别技术可应用于公交路线规划过程中的设计与评估。此方法包括：记录乘客上下车
站点，比对一辆公交车上车乘客是否为其他公交车的下车乘客，通过整合空间、时间信息判定
乘客换乘站点。关联上车站点、下车站点和换乘站点，可确定乘客的出行轨迹[3].当样本数量
较多且满足统计学规律时，建立的模型可基本预测乘客完整的通勤路线，从而更科学合理地规
划城市公交线路。
摘要：
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基于公交系统中人脸识别技术的创新提案与应用可行性 Abstract:Withtheurbantransportationindustrygraduallykeepingupwiththetrendof"Internet+",thefaceidentificationtechnologywithwideracceptance,strongeroperabilityandhigheraccuracyamongallkindsofbiometricidentificationtechnology,hasbeenwidelyusedinvariouscommutingparts.Atpresent...
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作者：闻远设计
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