自助人證登記裝置-自助人證登記-昆華科技人臉識別系統(tǒng)

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。