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每逢節(jié)假日出游高峰期,在各個汽車站火車站總會看到檢票處人山人海,排成的隊(duì)伍都可以圍著一圈了,針對這種出游高峰期,車站處也是要配置比平時(shí)更多的工作人員,自助人證登記裝置,來做好這個秩序管理、檢錄的工作,同時(shí)也要避免一些逃票、持的現(xiàn)象發(fā)生。
由于傳統(tǒng)的人工檢票需要花費(fèi)更多的人力成本以及時(shí)間成本,天津某汽車客運(yùn)站開始采用昆華汽車站人證票核驗(yàn)系統(tǒng)。此系統(tǒng)是通過客戶購票的時(shí)候采集到信息,然后到檢票口的時(shí)候刷、、系統(tǒng)抓拍現(xiàn)場的人臉特征,從而核驗(yàn)持票人的。
整個過程控制在1-2秒,并且核驗(yàn)準(zhǔn)確度高達(dá)98%,大大提高了工作效率,也減少車站工作人員的工作量,自助人證登記,降低人工成本。使用昆華車站人臉識別系統(tǒng)后,節(jié)日高峰車站也不怕旅客堵塞了,乘客通行變得更加快速安全。
人臉識別的研究不斷深入,研究者開始關(guān)注面向真實(shí)條件的人臉識別問題,主要包括以下四個方面的研究:1)提出不同的人臉空間模型,包括以線性判別分析為代表的線性建模方法,以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。2)深入分析和研究影響人臉識別的因素,包括光照不變?nèi)四樧R別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R別和表情不變?nèi)四樧R別等。3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face,自助人證登記系統(tǒng), LBP Face等)和深度學(xué)習(xí)方法。4)利用新的數(shù)據(jù)源,例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。

人臉識別被當(dāng)作一個一般性的模式識別問題,主流技術(shù)基于人臉的幾何結(jié)構(gòu)特征。這集中體現(xiàn)在人們對于剪影(Profile)的研究上,人們對面部剪影曲線的結(jié)構(gòu)特征提取與分析方面進(jìn)行了大量研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也一度曾經(jīng)被研究人員用于人臉識別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索(Bledsoe)外還有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等??傮w而言,這一階段是人臉識別研究的初級階段,非常重要的成果不是很多,也基本沒有獲得實(shí)際應(yīng)用。


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