人臉識別作為生物識別技術的重要分支,因其非接觸性特點,在身份認證方面已經(jīng)獲得廣泛應用。百度云AI作為智能云平臺已經(jīng)開放輕量級人臉識別和認證的應用服務。基于該服務不需要重復研發(fā)人臉識別算法,短期即可完成"刷臉"乘車環(huán)境搭建。分析了基于百度云AI(人工智能)技術快速建立軌道交通AFC(自動售檢票)系統(tǒng)人臉身份識別應用場景的可行性。
【部分圖文】：

4)準確識別多種人臉屬性，提供人臉信息關鍵點定位、人臉認證對比、在線活體檢測等關鍵信息;實現(xiàn)復雜圖像中對人臉的檢測，并對人臉進行分析，獲取眼、口、鼻輪廓等關鍵點定位(見圖1)。5)適應大角度側臉，以及遮擋、模糊、表情變化等各種實際環(huán)境。在實際應用中可有效減少乘客面部對正時間。

AFC系統(tǒng)設備增加人臉識別功能，可在現(xiàn)有上位機軟件邏輯層上擴展人臉識別模塊或者通過讀卡器操作系統(tǒng)擴展。圖2是以閘機為例描述的增加人臉識別功能模塊的構成方案。其中，方案1可通過閘機上位機系統(tǒng)軟件實現(xiàn)擴展人臉識別功能。該方案在閘機上位機軟件增加人臉識別模塊，控制攝像頭采集人像，與云AI交互識別人像信息。方案1擴展方式相對簡單，可以充分利用上位機計算資源，圖像處理延遲低，人像捕捉開發(fā)難度較低，可擴展性好;但交易過程沒有讀卡器的直接參與，交易生成過程需要進一步優(yōu)化。方案2為通過大讀卡器實現(xiàn)擴展人臉識別功能，其實現(xiàn)方式與閘機上位機軟件相似。方案2需要在讀卡器內(nèi)開發(fā)軟件，受限于讀卡器計算資源有限，人像捕捉開發(fā)難度相對較高，圖像處理延遲高，可擴展性受限。優(yōu)勢是可與現(xiàn)有交易方式有機結合，可充分利用現(xiàn)有交易加密體系，安全性高。3 云AI人臉識別的開發(fā)測試

本地圖像采集和人臉圖像預處理概要流程如圖3所示。流程中只包含圖像采集和人臉圖像預處理的必須流程，實際應用中還需加入圖像采集頻度控制、臉部對正提示、同框人臉數(shù)限制、頻繁合法圖像采集限制等控制邏輯，用以減少圖像數(shù)據(jù)采集數(shù)量，加快圖像采集速度，避免身份認證混淆和重復采集等問題。3.2 云AI交互及人臉信息分析和身份認證流程
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本文編號：2836360