原创《论人脸识别对铁路客运影响》：本文关于铁路客运论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：随着我国铁路的发展,车站往往处于重要地理位置,车站内外客流和人流量较大,在进站旅客中也藏匿着各类特殊人群.根据各地的治安要求,有时需要对这些人员进行甄别、防范,如何准确、有效地发现他们就成为车站管理部门以及 部门迫切希望解决的问题.
关键词：客运；实名制验票；人脸识别
中图分类号：U293 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）31-0041-02
自2012年1月以来,全国各大火车站都已经陆续开始实行了实名制验票的进站方式.通过实名制验票,在进站的第一关卡就加强验票,做到人、票、证的对应,第一时间排查到可疑人员,再通过上车、途中、出站等多个环节的验票手段,环环相扣、层层把关,很大程度提升了整个出行过程的安全性.但从运行多年的角度来讲,目前的实名制验票只是基于票和证的比对,是否是本人持有的有效 ,并没有技术手段加以防范,人工检查也难免疲劳,造成误判或漏判,而导致非持本人 的人也能蒙混过关登上列车,造成不良影响.
通过人脸识别技术构建一套独立的身份证和现场人脸识别的比对系统,系统有可靠的防干扰措施,满足在强电干扰环境下使用.系统能全天候稳定运行,确保旅客的“人证合一”,安检工作万无一失,从而降低冒乘旅客带来的潜在危险的发生几率.
1 重要性
铁路系统作为国家重要的交通运输部门,其日常稳定运行决定了国民生产、生活的正常运转.拿唐山站距离来说,唐山站日均上车旅客达2.4万人次,春运期间日均发送旅客可达到10.9万人.目前,主要通过实名制验票为铁路 提供防范和维持秩序的依据,但工作量大、效率不高,难免会出现监控盲区、视觉疲劳、监管疏漏等情况.所以,针对铁路客运站的具体情况,应用人脸识别是完善现代化铁路站车服务体系的必然趋势.
随着我国铁路客运的快速发展,实名制售检票系统已大规模推广,但当前实名制检票依赖人工进行,检票效率低,并且容易造成旅客在检票口滞留.构建自动化的实名制检票系统成为迫切需要解决的问题.目前实名制验票却出现了身份认证等新问题.如何能自动完成实名制验票,已成为目前铁路系统关注的重点.
针对铁路车站等主要区域的监管和服务特点,实际应用中,通过结合视频监控、 证照、采集人脸、实名车票等铁路既有应用服务系统,设计建设网络化、规模化或便携式的铁路人脸识别系统.通过人脸识别系统,对车站的人脸图像进行采集、检测、建模、存储,确认是本人持有的本人有效 .
利用当前的先进的人脸识别技术,避免人工肉眼判定所存在的各种弊端,既能辨别旅客是否持本人身份证,同时也能对旅客的出行记录进行有效管控,完善车站的实名制验票机制,真正做到人、票、证三者对应,营造火车站的安全环境,为旅客提供更加人性化、优质的服务.
2 必要性
铁路车站安检区域人脸识别系统是在铁路车站实名制验票区域通过对进站旅客人脸数据的采集、检测和建模,和身份证上人脸模型进行人脸特征比对,来确保进站旅客的人票证的统一.针对铁路行业自身特点和铁路 实际的应用,铁路车站人脸识别系统可实现如下应用：
（1）铁路车站安检区域视频智能监控（人脸识别、行包监控）；
（2）铁路车站治安管理；
（3）铁路车站突发事件处理.
所以,人臉识别系统有助于减少铁路实名制验票人员的日常工作量,提供技术手段来管理进站人员和进站人员身份证.
人脸识别的优势主要体现在以下几个方面：
（1）非侵扰,无需配合.人脸照片的采集可使用系统自动拍照,无须车站相关人员操作,也不需要进展旅客配合,只需以正常的进站状态经过摄像头前即可；
（2）低成本.图像采集系统简单,只需摄像头或者数目相机、摄像机等设备即可采集图像,成本低廉.
3 应用人脸识别优势
3.1 效率
从发送规模来看,大中型城市的客运及货运车站旅客的发送吞吐量极大,以北京南站为例,作为北京高铁第一站在清明小长假期间,日发送旅客量在13万人次,并且处在逐年增加的态势.结合地理位置,换成方式便利等诸多条件,导致人员流动性大,在这么大的流动性下,人证票核验的效率就变得至关重要.通过实验1对1的比对方式会影响旅客的验证验票时间,会降低验票人员的工作效率.
3.2 方便
铁路部门严格遵循“以服务为宗旨、待旅客如亲人”的服务理念,坚持“安全正点、方便快捷”的原则,采用先进设备、推进科学管理,因此,现有的设备的对于旅客的方便易用也很重要.我们采用系统自动抓取进站旅客人脸的方式,并对采集的人脸数据进行筛选,所以不需要进站旅客做出额外的动作用于面对人票证的三方比对,而且采用人机界面方便验票工作人员操作.
3.3 经济
随着中国铁路总公司和国家铁路局的成立,铁路制度改革尘埃落地,中国铁路总公司正式成为市场主体.为更好的适应市场竞争的需要,在推行全面预算管理的框架体系下,成本管理的重要性日益显现.作为铁路公司营收资金流入的主要单位,在满足上述条件的前提下,如何利用有限的铁路建设经费,采用性价比最高的方案来实现人证票核验也是我们必须考虑的.
4 主要技术
4.1 人脸检测
指在输入图像中确定所有人脸（如果存在）的位置、大小、位姿的过程.人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节.
在火车站人脸检测中,因为我们要对排队的人群实时采集人脸特征,因此采集到人脸通常处于一种不确定的大小和位置,包括人脸自身的旋转、倾斜以及摄像机角度等因素的影响.解决方案：采用了基于多视角多通道boosting的人脸检测方案.在人脸检测模块中,首先将一幅输入图像分解成许多不同位置、不同尺度的子窗口图像；然后由分类器判断每一个子窗口图片是不是人脸；最后,合并所有被判定为人脸的窗口和其附近的窗口以形成最终检测结果.人脸级联分类器的正样本训练集是178000张尺寸为20*20像素的各种类型人脸图像.候选的弱分类器通过在多尺度haar特征上的阀值调整来构造.每次迭代过程中,adaBoost学习算法首先计算出每一个候选特征的最优阀值,这个阀值使特征所代表的弱分类器在训练集上加权分类错误率最小,然后在这些最优加权分类错误率中选择最小的那个弱分类器作为最优分类器.当训练好一个强分类器后,后续级联分类器中的强分类器使用重采样的负样本,它们来自于已经训练好的级联强分类器.
铁路客运论文参考资料：
结论：论人脸识别对铁路客运影响为关于本文可作为铁路客运方面的大学硕士与本科毕业论文铁路客运服务是什么论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
