刷脸进站

众所周知，春运是世界上规模最大的“人口迁徙”，中国铁路在每年的春运期间都要经受种种因客流量过大而引发的一系列问题。但值得自豪的是，每年春运的规模虽然堪称“恐怖”，但广大旅客仍然将坐高铁回家视为第一选择，这是对中国铁路的信任，同时也是对中国铁路的不断鞭策。

“检票进站”作为铁路出行中的一个重要环节，在往年春运期间经常出现不少问题以及安全隐患：例如客流量大时，进站速度变得非常缓慢；再者，检票人员单靠人工检票很难检验出旅客是否“人、证、票”相统一。因此，2017年1月13日北京西站开通了人脸识别验票系统，也就是“刷脸”进站，开启了铁路检票服务新时代。

“刷脸”进站所用的是人脸识别技术，这是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

刷脸进站对计算机“看脸识人”的本事提出了很高的要求，如何确认眼前这个人就是身份证上的那位呢？这涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科，还有一系列以“特征脸方法”为代表的识别算法。

这类算法的思路主要是利用一种叫“主成分分析”的数学方法，对二维的人脸图片进行降维和提取特征，将其转化为一组向量集，进而转化为数学运算来处理。它首先需要准备一些基本的人脸模型（称为“训练集”），将其向量化后获得基本的特征向量。这些特征向量在返回成图像时看上去仍像人脸，拥有人脸的基本特征，所以它们也被称为“特征脸”。

在具体的识别过程中，算法会把需要识别的人脸图像向量化、数字化，然后从参考用的训练集数据中找出与当前要识别的人脸数据对应的几个特征值，构成一组特征向量基，以达到表征原数据的目的。

任何一幅人脸图象在减去平均人脸后都可投影到子空间，得到一组权值向量，而后计算机就可以直接对比这组向量，确认两边图像中是否是同一个人了。该方法实际上是计算了此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。打个比方，这就像是警察局里指认嫌疑人时所用的“拼脸”方法，它以一个基础脸型为底，将合适的眼睛、眉毛等五官放上去，最终组成一个与嫌疑人最像的人脸图。“刷脸机器”所做的事情也大致如此，只是它的“眼睛”、“眉毛”等五官更加抽象，对比的过程也是通过纯数字化的形式进行。

但基础的特征脸算法比较适合处理静态的正面图像，为了应付旅客在拍照时可能出现的不同姿态，研究者又开发出了“弹性图匹配”的思路。它把所有人脸图像看作具有相似的拓扑结构，不注重角度、长度等量化的性质，而侧重于变换后的图形的不变性质。所以它还有一个形象的名称，叫“橡皮泥几何”。在这种方法中，所有的人脸可以表示成类似的拓扑图，它的节点是一些基准点（如眼睛，鼻尖等），它的边是这些基准点之间的连线。

为了识别一张新的人脸，需要从该人脸中找到基准点，提取出一个人脸图，令这幅图和现有的弹性束图之间的相似度最大。经过匹配后，新的弹性束图将被提取出来，然后再把它放入“特征脸方法”中进行识别。在弹性匹配的过程中，网格的形状会随着特征点的搜索而不断变化，因此对姿态的变化也具有一定的自适应性。

旅客需将二代身份证和蓝色车票叠放在一起，车票要放在身份证上方，车票正面的二维码要朝上、朝前，将身份证和车票一起放入闸机插入口，摄像头会采集旅客的人脸信息，与身份证人脸信息进行识别，如果一致的话，闸机就会打开，旅客就可以通过进站。

“刷脸”进站速度很快，一般情况下，3至6秒便能成功通行，解放了人力，也方便了旅客。北京、上海、广州、郑州、太原、武汉、南昌、西安、长沙等地部分火车站已经使用上了“刷脸”进站。比起传统的靠工作人员识别放行，这些机器最大的优势在于节省人力，而且方便快捷。

1.为了保证旅客快速“刷脸”进站，有火车站工作人员提醒旅客，身份证和车票的放置方式一定要正确，车票上的二维码要朝前，同时，口罩、帽子、眼镜等遮挡物要摘掉。

2.“目前‘刷脸’失败的情况还比较少。”北京西站客运车间相关负责人说，但一些人的二代身份证使用时间长，旅客外貌发生较大变化，这样会识别不出来。

3.“人脸识别验证，仪器将扫描到的人脸和身份证照片进行比对，主要是看脸部轮廓、眉骨、嘴唇两边，和胖瘦没有关系，如果‘刷脸’进站时比对相似度不到75%就需要人工验证。”

4.刷脸进站不是所有旅客都能用，持有红色车票的不能使用；持有学生票、残疾人票等减价车票的需要人工核验减价的证件，只能走人工通道。