人臉識(shí)別技術(shù)在AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)策略

人臉識(shí)別技術(shù)在AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)策略摘要：人臉識(shí)別作為新興技術(shù)已逐漸應(yīng)用于各種場(chǎng)景之中，其與AFC系統(tǒng)相結(jié)合是現(xiàn)今軌道交通行業(yè)研究的重點(diǎn)方向?；诖?，本文研究了人臉識(shí)別技術(shù)在AFC系統(tǒng)中應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)這些風(fēng)險(xiǎn)提出相應(yīng)的解決策略，從而促進(jìn)人臉識(shí)別在AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用，加快軌道交通的發(fā)展進(jìn)程。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；AFC系統(tǒng)；應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)；解決策略1人臉識(shí)別技術(shù)的推廣人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行識(shí)別。自動(dòng)售檢票系統(tǒng)（AFC）以計(jì)算機(jī)及信息傳輸網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，采用非接觸式IC卡作為車(chē)票信息載體，車(chē)站配備自動(dòng)售票機(jī)、自動(dòng)充值機(jī)、自動(dòng)檢票設(shè)備，實(shí)現(xiàn)售票、充值、檢票、計(jì)費(fèi)、收費(fèi)、統(tǒng)計(jì)、結(jié)算全過(guò)程的自動(dòng)化管理。據(jù)調(diào)查，目前國(guó)內(nèi)已有四個(gè)城市軌道線路AFC系統(tǒng)開(kāi)通了人臉識(shí)別功能，分別是北京、鄭州、深圳和濟(jì)南四個(gè)城市。其中，北京是最早開(kāi)通并投入使用的城市，其市郊鐵路城市副中心線及懷柔~密云線在2018年12月開(kāi)通時(shí)，同步使用人臉識(shí)別過(guò)閘功能。2019年3月鄭州地鐵已在1號(hào)線鄭州東站和綠城廣場(chǎng)站完成10通道試點(diǎn)，9月已在1號(hào)線和14號(hào)線開(kāi)通全線運(yùn)行（每組閘機(jī)群1通道，至少4通道）。濟(jì)南地鐵在2019年4月開(kāi)通S1號(hào)線時(shí)，也同步開(kāi)通人臉過(guò)閘功能深圳地鐵2019年3月在車(chē)站試點(diǎn)人臉識(shí)別過(guò)閘功能，計(jì)劃從2019年8月份開(kāi)始分三個(gè)階段逐步開(kāi)放對(duì)乘客服務(wù)（第一階段：既有線改造試點(diǎn)，面向23類(lèi)免費(fèi)群體；第二階段：既有/在建線路推廣應(yīng)用，開(kāi)展收費(fèi)群體試點(diǎn)；第三階段：配合下一代AFC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全線網(wǎng)應(yīng)用）。另外上海、南京、南寧、青島等十多座城市也在進(jìn)行試點(diǎn)和試驗(yàn)。但各個(gè)城市采用的技術(shù)都有差異，比如南寧地鐵是采用全態(tài)識(shí)別技術(shù)，福州地鐵采用虹膜識(shí)別技術(shù)，北京機(jī)場(chǎng)線采用人臉+指靜脈。另外，合肥地鐵是把人臉識(shí)別用在邊門(mén)上，廣州地鐵則用在票務(wù)和安檢一體機(jī)上。這些城市已經(jīng)完成了實(shí)驗(yàn)室的測(cè)試，計(jì)劃下一步擴(kuò)大試點(diǎn)，或計(jì)劃近期全面投入使用。同時(shí)，在AFC自動(dòng)售票機(jī)上采用語(yǔ)音購(gòu)票也在逐漸推廣，如上海、廣州、深圳、蘇州、合肥、南昌、石家莊、昆明、佛山等擬在部分自動(dòng)售票機(jī)進(jìn)行試點(diǎn)；西安地鐵自助問(wèn)詢?cè)O(shè)備設(shè)施擬采用語(yǔ)音服務(wù)方式，鄭州運(yùn)營(yíng)公司擬在部分車(chē)站設(shè)置客服問(wèn)詢?cè)O(shè)施采用語(yǔ)音服務(wù)方式。人臉識(shí)別技術(shù)越來(lái)越多地應(yīng)用于AFC系統(tǒng)中，同時(shí)，人臉識(shí)別仍然存在很多的挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)主要來(lái)源于在采集人臉圖像時(shí)各種各樣不可預(yù)測(cè)的人臉表情、姿勢(shì)、光照、分辨率、光照等。并且，由于AFC系統(tǒng)的獨(dú)特性，對(duì)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和識(shí)別速度也有著很高的要求。地鐵的占地面積很大，也會(huì)存在人臉數(shù)據(jù)傳輸失敗的可能。本文通過(guò)對(duì)人臉識(shí)別在AFC系統(tǒng)中應(yīng)用的研究，提出了應(yīng)用存在的風(fēng)險(xiǎn)，并給出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。讓人臉識(shí)別技術(shù)更好地應(yīng)用于AFC系統(tǒng)之中，提高人臉識(shí)別的實(shí)用性。2人臉識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)述人臉檢測(cè)技術(shù)人臉檢測(cè)就是從復(fù)雜的背景當(dāng)中找到人臉圖像，并確定人臉位置以及人臉大小的過(guò)程。人臉檢測(cè)方法主要有三種，基于特征的方法、基于模板匹配的方法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法。人臉檢測(cè)技術(shù)點(diǎn)在實(shí)際場(chǎng)景下，考慮到用戶體驗(yàn)，一般都是在非限制條件下拍攝的人臉。在這種環(huán)境下拍攝到的人臉存在著各種大角度、暗光、強(qiáng)光、背光、遮擋、模糊、噪點(diǎn)等等問(wèn)題，這些低質(zhì)量的圖像很大程度上會(huì)影響人臉?biāo)惴ǖ淖R(shí)別準(zhǔn)確率。為了解決這個(gè)問(wèn)題，除提升算法的魯棒性外，還可以提升圖像采集的質(zhì)量，除這兩點(diǎn)以外，還需要對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理?；铙w檢測(cè)活體檢測(cè)是一種判斷捕捉到的人臉是真實(shí)的活體人臉,還是進(jìn)行處理后的人臉圖片的技術(shù),通常情況下活體檢測(cè)與人臉識(shí)別模塊配合使用,即存在“先檢測(cè),后識(shí)別”的模式?；铙w檢測(cè)中常見(jiàn)的攻擊方法有:照片攻擊、部分照片攻擊、紙片覆蓋攻擊、視頻回放攻擊、立體面具攻擊等,因此活體檢測(cè)可以視作為二分類(lèi)或者多分類(lèi)任務(wù)。針對(duì)多變的攻擊方式,目前主流的檢測(cè)方法主要有：語(yǔ)音校驗(yàn)遠(yuǎn)程心率檢測(cè)、顏色紋理分析、用戶配合動(dòng)作檢測(cè)、光流法檢測(cè)等,還有一些借助外部設(shè)備,如紅外攝像頭、深度攝像頭的方法。此外,由于深度學(xué)習(xí)在特征提取上的優(yōu)越性,還出現(xiàn)了大量基于深度學(xué)習(xí)的活體檢測(cè)算法,因此也可以將活體人臉檢測(cè)算法分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)流派,以及基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)流派。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分類(lèi),還可以將檢測(cè)算法分為固定端活體檢測(cè)算法和移動(dòng)端活體檢測(cè)算法。人臉識(shí)別后處理人臉清晰度在視頻監(jiān)控的應(yīng)用場(chǎng)景下，我們先會(huì)對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)定位，檢測(cè)到的屬于同一個(gè)人的圖像可能是一張，也有可能是多張。如果同一個(gè)人總共只檢測(cè)到了一張人臉，那么這張圖像不管圖像質(zhì)量的好壞，都應(yīng)被用于人臉識(shí)別。但大多數(shù)時(shí)候，監(jiān)控都會(huì)采集到多張清晰度各異的人臉圖像．因此有選擇性地選取一些較清晰的圖片用于人臉識(shí)別可以有效地提升識(shí)別率。此外，受拍攝場(chǎng)合、距離、角度及行人行為的隨意性等因素的影響，導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用中獲得的人臉圖像存在模糊、失真和分辨率低等問(wèn)題。實(shí)際應(yīng)用中，還可能存在各種人為干擾，無(wú)疑增加了人臉識(shí)別的難度。由于被監(jiān)控人群與監(jiān)控設(shè)備距離較遠(yuǎn)，且監(jiān)控區(qū)域場(chǎng)景比較復(fù)雜，導(dǎo)致感興趣的人臉區(qū)域尺寸較小，質(zhì)量較低，嚴(yán)重影響了人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能。因此，人臉清晰度對(duì)之后的人臉識(shí)別至關(guān)重要。正臉檢測(cè)在監(jiān)控視頻拍攝的過(guò)程中，由于成像設(shè)備視角與人物的角度不盡相同，人臉圖像具有很大的差別，在很大程度上影響了人臉識(shí)別的效果。目前大多數(shù)人臉識(shí)別算法都是針對(duì)正臉及標(biāo)準(zhǔn)正臉建立的，人臉一旦旋轉(zhuǎn)，其識(shí)別率便會(huì)急劇下降。因此，為了后續(xù)的人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性，需要對(duì)拍攝到的人臉進(jìn)行正臉檢測(cè)，減小識(shí)別的誤差，提高準(zhǔn)確率和準(zhǔn)確速度。2.3人臉比對(duì)人臉對(duì)比分成兩大類(lèi)，第一類(lèi)就是將人臉與另一張人臉圖像進(jìn)行對(duì)比，判定兩者是否為同一個(gè)人；第二類(lèi)是提取從攝像頭獲取到的人臉圖像，提取特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)相似度判別分類(lèi)，通過(guò)對(duì)比，返回相似度最高的圖像與值，設(shè)定相似度閾值，若是超過(guò)了該閾值，則判定返回的圖像與識(shí)別到的圖像為同一個(gè)人。2.4AFC系統(tǒng)中的人臉識(shí)別2.4.1云識(shí)別通過(guò)攝像頭進(jìn)行視頻的采集，采集的視頻數(shù)據(jù)可以直接發(fā)送到云計(jì)算系統(tǒng)中，也可以通過(guò)視頻服務(wù)器進(jìn)行處理。一般情況下，將圖像處于變化中的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送至云平臺(tái)，普通的錄像數(shù)據(jù)保存在本地，不發(fā)送至云平臺(tái)。然后這些數(shù)據(jù)通過(guò)云平臺(tái)進(jìn)行處理，最后實(shí)現(xiàn)識(shí)別的目的。布置在遠(yuǎn)端監(jiān)控終端能夠?qū)崟r(shí)地請(qǐng)求需要監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以由云平臺(tái)實(shí)時(shí)提供，也可以由云平臺(tái)請(qǐng)求具體的視頻服務(wù)器提供，然后再轉(zhuǎn)發(fā)至監(jiān)控終端。在識(shí)別請(qǐng)求時(shí)，由云計(jì)算平臺(tái)的虛擬計(jì)算對(duì)被監(jiān)控的某一區(qū)域的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別計(jì)算。對(duì)使用該系統(tǒng)的用戶而言，只需要與云計(jì)算平臺(tái)聯(lián)系，包括視頻的監(jiān)控、被監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)的特定目標(biāo)識(shí)別和跟蹤。視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地，變化數(shù)據(jù)發(fā)往云平臺(tái)，從而保證了本地和遠(yuǎn)程的冗余，即使網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)也不影響本地的使用。2.4.2邊識(shí)別為了更好地規(guī)避云計(jì)算數(shù)據(jù)處理壓力過(guò)大這一問(wèn)題，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算屬于一種分布式計(jì)算，在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)的智能網(wǎng)關(guān)上，就近處理采集到的數(shù)據(jù)，而不需要將大量數(shù)據(jù)上傳到遠(yuǎn)端的核心管理平臺(tái)。和云計(jì)算相比，基于邊緣計(jì)算的人臉識(shí)別，可以利用云服務(wù)器上已有的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，得到結(jié)果的速度更快，圖像識(shí)別時(shí)，得到識(shí)別結(jié)果的響應(yīng)時(shí)間大大縮短，而且當(dāng)識(shí)別結(jié)果返回的同時(shí)，將會(huì)把圖像的特征信息發(fā)送給云服務(wù)器作為新的訓(xùn)練集。端識(shí)別AFC閘機(jī)終端可以進(jìn)行人臉檢測(cè)和識(shí)別。人臉通過(guò)攝像頭時(shí)，攝像頭將掃描的面部圖像截取下來(lái)，并對(duì)掃描下的圖像進(jìn)行計(jì)算處理。系統(tǒng)通過(guò)后臺(tái)計(jì)算，自動(dòng)獲取有效的車(chē)站信息，將人、票、站三者進(jìn)行比對(duì)，三者均驗(yàn)證通過(guò)則放行乘客；若驗(yàn)證的乘客購(gòu)票信息不是本站進(jìn)/出的，系統(tǒng)將通過(guò)判斷，閘機(jī)自動(dòng)關(guān)閉。驗(yàn)證通過(guò)后，乘客將通過(guò)AFC閘機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)進(jìn)/出站；所有乘客的驗(yàn)人臉驗(yàn)票信息將統(tǒng)一保存到中心數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，方便存儲(chǔ)和調(diào)取，從而為車(chē)站提供人臉和票卡信息的統(tǒng)計(jì)和分析。3人臉識(shí)別技術(shù)在AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)分析AFC系統(tǒng)中人臉識(shí)別的特點(diǎn)通過(guò)引入人臉識(shí)別技術(shù)，真正做到無(wú)卡出行，乘客進(jìn)出站時(shí)，無(wú)需任何操作用戶體驗(yàn)最佳。但也存在網(wǎng)絡(luò)傳輸成本高，并且一對(duì)多的特征值匹配模式對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能和高可用性提出了巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。軌道交通屬于大流量、高頻次公共交通系統(tǒng)，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和通行效率是必須要考慮的問(wèn)題。3.2應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)可靠性閘機(jī)和站內(nèi)的攝像頭等設(shè)備都與云平臺(tái)相連，當(dāng)這些設(shè)備與云平臺(tái)之間出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，會(huì)出現(xiàn)刷臉失效的狀況，影響乘客的正常出行。站內(nèi)范圍過(guò)大，所以人臉識(shí)別端機(jī)可能會(huì)出現(xiàn)不能覆蓋到全站的情況。這樣會(huì)導(dǎo)致不能實(shí)時(shí)監(jiān)控到乘客的位置，從而對(duì)乘客的安全和過(guò)閘時(shí)的人臉識(shí)別造成一定的影響。因此，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別端機(jī)全站覆蓋必不可少。常見(jiàn)的人臉特征分為兩類(lèi)，一類(lèi)是幾何特征，另一類(lèi)是表征特征。幾何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關(guān)系，如距離、面積和角度等。表征特征利用人臉圖像的灰度信息，通過(guò)一些算法提取全局或局部特征。隨著時(shí)間的改變，人臉特征會(huì)發(fā)生變化，從而導(dǎo)致注冊(cè)庫(kù)沒(méi)有更新人臉信息而識(shí)別錯(cuò)誤?？捎眯杂捎诔鞘熊壍澜煌◤?fù)雜的環(huán)境，如光照、安裝位置、遮擋物以及人的姿態(tài)等影響，造成獲取的視頻圖像質(zhì)量不一，使得人臉獲取不清晰或缺少等，影響了識(shí)別率，從而導(dǎo)致交易錯(cuò)誤。AFC系統(tǒng)直接關(guān)系票價(jià)的結(jié)算，是一個(gè)需要審計(jì)的系統(tǒng)，涉及到乘客個(gè)人及運(yùn)營(yíng)主體的各自利益，因此需要確保較高的準(zhǔn)確度，才能避免運(yùn)營(yíng)主體與乘客間產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)糾紛。如果人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率低，乘客不會(huì)選擇人臉識(shí)別進(jìn)行進(jìn)站出站人臉識(shí)別技術(shù)還不能做到百分百的準(zhǔn)確率，人臉支付方式將相似乘客的潛在危險(xiǎn)提高，對(duì)消費(fèi)來(lái)說(shuō)，更不利于推廣實(shí)施。安全性數(shù)據(jù)安全包括：數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)保密性、備份和恢復(fù)等方面。人臉識(shí)別技術(shù)的大規(guī)模使用，人臉是無(wú)法復(fù)制的，但是基于人臉特征點(diǎn)的信息是以數(shù)字化信息進(jìn)行存儲(chǔ)的，相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)就面臨著被黑客攻擊或者自身防范不力導(dǎo)致泄露事件人臉特征數(shù)據(jù)庫(kù)的外泄將面臨更大的隱患，首先以往密碼被竊取，可通過(guò)重新設(shè)置實(shí)現(xiàn)密碼更改，并提高安全防范級(jí)別。但人臉等生物特征信息是唯一且終身不變的，因此，一旦泄露就將導(dǎo)致人們個(gè)人財(cái)產(chǎn)、或者隱私等被公開(kāi)，造成重大損失，并且無(wú)法挽回。成本問(wèn)題成本也是需要考慮的問(wèn)題，用于人臉識(shí)別的閘機(jī)和用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑破脚_(tái)和邊緣計(jì)算，還有用于拍攝人臉的攝像機(jī)，所有需要用來(lái)進(jìn)行人臉采集和識(shí)別的機(jī)器和設(shè)備都要考慮在內(nèi)合理安排。4相應(yīng)的解決策略針對(duì)人臉識(shí)別依賴(lài)與云交互潛在的刷臉失效的問(wèn)題，采用人臉預(yù)篩選系統(tǒng)，用于降低乘客過(guò)閘時(shí)間，提升乘客刷臉體驗(yàn)，避免造成擁堵。該系統(tǒng)提供一套前置緩存機(jī)制，當(dāng)乘客進(jìn)入通道時(shí)，提前進(jìn)行人臉比對(duì)和篩選，縮小人臉庫(kù)規(guī)模，在過(guò)檢票機(jī)時(shí)，通過(guò)小庫(kù)進(jìn)行人臉比對(duì)，大幅提升人臉識(shí)別速度，低延遲通過(guò)刷臉進(jìn)站。預(yù)篩選系統(tǒng)可采用基于藍(lán)牙通信的乘客信息預(yù)采集刷臉過(guò)閘原型系統(tǒng)研究針對(duì)人臉識(shí)別端機(jī)未能實(shí)現(xiàn)全站覆蓋問(wèn)題，通過(guò)站內(nèi)全方位的視頻監(jiān)控以及智能分析，實(shí)現(xiàn)車(chē)站視頻覆蓋范圍內(nèi)全時(shí)、全景的自動(dòng)監(jiān)測(cè)、報(bào)警功能。對(duì)公共區(qū)、設(shè)備區(qū)、出入口、軌行區(qū)、車(chē)廂、段場(chǎng)邊界等車(chē)站、車(chē)輛段及段場(chǎng)區(qū)域重點(diǎn)覆蓋，實(shí)現(xiàn)全線網(wǎng)實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控和事后檢索及追溯功能。結(jié)合各類(lèi)前端監(jiān)測(cè)信息及后端智能分析技術(shù)，加強(qiáng)關(guān)鍵區(qū)域人員入侵監(jiān)測(cè)預(yù)警、特征人員軌跡追蹤及公安通緝?nèi)藛T信息庫(kù)的聯(lián)動(dòng)比對(duì)等功能；具備無(wú)人化的前端視頻感知、遠(yuǎn)程監(jiān)控的日常安防巡視功能，滿足無(wú)人化值守需求。針對(duì)人臉特征隨時(shí)間改變導(dǎo)致的注冊(cè)庫(kù)問(wèn)題，人臉特征的提取是人臉識(shí)別中的一個(gè)關(guān)健步驟，直接影響到識(shí)別的準(zhǔn)確性，其由設(shè)置在車(chē)站的視頻分析服務(wù)器來(lái)完成。面部識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)具有支持提取信息，獲得相關(guān)屬性的模式。在這模式下提取得到的面部特征有助于避免光照、人的姿態(tài)、表情等外界環(huán)境影響對(duì)人臉識(shí)別的干擾。通過(guò)人臉特征提取，生成人臉模型數(shù)據(jù)，傳送到遠(yuǎn)程監(jiān)控中心進(jìn)行識(shí)別比對(duì)。刷臉過(guò)閘支付需要提供車(chē)站內(nèi)綜合信息平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)終端、微信公眾號(hào)等多種類(lèi)型的注冊(cè)系統(tǒng)，并能跟蹤刷臉過(guò)閘過(guò)程中支付所刷人臉的變化情況，在庫(kù)中自動(dòng)更新，保證乘客一次注冊(cè)后無(wú)需主動(dòng)更新注冊(cè)的人臉信息。這里計(jì)劃研制一到兩種典型的人臉注冊(cè)系統(tǒng)，并對(duì)乘客人臉注冊(cè)系統(tǒng)中的人臉，提出面向保障刷臉識(shí)別準(zhǔn)確率的人臉數(shù)據(jù)表征度評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，按照表征度準(zhǔn)則進(jìn)行人臉的自動(dòng)更新。針對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤率高導(dǎo)致交易錯(cuò)誤的問(wèn)題，可以在攝像機(jī)的安裝和選用上注意安裝位置、光照、鏡頭照射角度以及寬動(dòng)態(tài)功能的選擇，以提高視頻圖像的質(zhì)量為提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率，降低對(duì)乘客錯(cuò)誤判斷導(dǎo)致的支付錯(cuò)誤，人臉識(shí)別系統(tǒng)采用二次核驗(yàn)機(jī)制，即對(duì)刷出人臉與系統(tǒng)內(nèi)注冊(cè)人臉和刷入人臉進(jìn)行二次識(shí)別核

驗(yàn)，以保證有效降低識(shí)別錯(cuò)誤率。另外，為了避免錯(cuò)誤刷臉導(dǎo)致的誤扣費(fèi)，采用延時(shí)確認(rèn)的機(jī)制，用戶可以確認(rèn)訂單主動(dòng)支付也可等待到期自動(dòng)支付。在延時(shí)期內(nèi)乘客如提出異議可由人工進(jìn)行線上或線下復(fù)核處理。針對(duì)人臉識(shí)別準(zhǔn)確率低導(dǎo)致的運(yùn)用制約問(wèn)題，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，需要采取相應(yīng)措施，對(duì)比對(duì)的名單庫(kù)進(jìn)行縮小，以便提高判斷的識(shí)別速度和識(shí)別準(zhǔn)確度。兼顧便利性和通行速度，需要采用多個(gè)攝像機(jī)分層次布署，實(shí)施人臉辨識(shí)技術(shù)的方式。對(duì)外圍攝像機(jī)的視頻使用大的人臉庫(kù)，識(shí)別潛在的軌道交通乘客；閘機(jī)配備的攝像機(jī)使用很小的潛在乘客的人臉庫(kù)。這樣，比對(duì)速度飛常短，可以實(shí)現(xiàn)每秒通行2-3人。為保證人臉識(shí)別過(guò)檢票機(jī)時(shí)人像快速比對(duì)，在AFC系統(tǒng)人臉識(shí)別系統(tǒng)中獨(dú)立配置人臉識(shí)別算法及圖像特征分析服務(wù)器，用于乘客刷臉識(shí)別進(jìn)、出站、BOM問(wèn)題處理時(shí)的人臉特征提取和相關(guān)人臉?biāo)惴ㄓ?jì)算。當(dāng)提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率后，乘客對(duì)人臉識(shí)別過(guò)閘的方案就會(huì)表示支持。針數(shù)據(jù)安個(gè)1111111斥耽兩應(yīng)用應(yīng)川去全中心賴(lài)主機(jī)去全〒詁誑統(tǒng)1網(wǎng)絡(luò)空全軌道交通搭息安全對(duì)人臉特征傳輸與存儲(chǔ)潛在的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，在AFC系統(tǒng)中增加安全管理子系統(tǒng)，由安全管理子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)AFC系統(tǒng)的統(tǒng)一安全管理，安全管理子系統(tǒng)中的不同防護(hù)模塊可提供AFC系統(tǒng)各層級(jí)硬件、軟件的信息安全管理和監(jiān)控，滿足AFC系統(tǒng)等級(jí)保護(hù)要求，包括數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全、主機(jī)安全、網(wǎng)絡(luò)安全和物理安全。圖1軌道交通信息安全圖針對(duì)成本問(wèn)題，對(duì)于閘機(jī)，要根據(jù)人流密度相應(yīng)進(jìn)行安裝并且數(shù)量要適中，要考慮燈光等因素進(jìn)行合理的角度安裝。云計(jì)算作為一種新型的計(jì)算模式，應(yīng)用于軌道交通系統(tǒng)中以降低建設(shè)和運(yùn)營(yíng)成本已