基于百度云AI的自动售检票系统人脸识别应用可行性分析

发布时间：2020-10-11 08:46

　　 人脸识别作为生物识别技术的重要分支,因其非接触性特点,在身份认证方面已经获得广泛应用。百度云AI作为智能云平台已经开放轻量级人脸识别和认证的应用服务。基于该服务不需要重复研发人脸识别算法,短期即可完成"刷脸"乘车环境搭建。分析了基于百度云AI(人工智能)技术快速建立轨道交通AFC(自动售检票)系统人脸身份识别应用场景的可行性。
【部分图文】：

4)准确识别多种人脸属性，提供人脸信息关键点定位、人脸认证对比、在线活体检测等关键信息;实现复杂图像中对人脸的检测，并对人脸进行分析，获取眼、口、鼻轮廓等关键点定位(见图1)。5)适应大角度侧脸，以及遮挡、模糊、表情变化等各种实际环境。在实际应用中可有效减少乘客面部对正时间。

AFC系统设备增加人脸识别功能，可在现有上位机软件逻辑层上扩展人脸识别模块或者通过读卡器操作系统扩展。图2是以闸机为例描述的增加人脸识别功能模块的构成方案。其中，方案1可通过闸机上位机系统软件实现扩展人脸识别功能。该方案在闸机上位机软件增加人脸识别模块，控制摄像头采集人像，与云AI交互识别人像信息。方案1扩展方式相对简单，可以充分利用上位机计算资源，图像处理延迟低，人像捕捉开发难度较低，可扩展性好;但交易过程没有读卡器的直接参与，交易生成过程需要进一步优化。方案2为通过大读卡器实现扩展人脸识别功能，其实现方式与闸机上位机软件相似。方案2需要在读卡器内开发软件，受限于读卡器计算资源有限，人像捕捉开发难度相对较高，图像处理延迟高，可扩展性受限。优势是可与现有交易方式有机结合，可充分利用现有交易加密体系，安全性高。3 云AI人脸识别的开发测试

本地图像采集和人脸图像预处理概要流程如图3所示。流程中只包含图像采集和人脸图像预处理的必须流程，实际应用中还需加入图像采集频度控制、脸部对正提示、同框人脸数限制、频繁合法图像采集限制等控制逻辑，用以减少图像数据采集数量，加快图像采集速度，避免身份认证混淆和重复采集等问题。3.2 云AI交互及人脸信息分析和身份认证流程
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本文编号：2836360