人脸识别闸机识别技术的概述

人脸识别闸机识别技术的概述

作为城市铁路交通自动售票系统的重要设备之一，人脸识别闸机主要利用内部智能识别系统识别乘客的行为，实现自动售票和检票。目前人脸识别闸机系统由红外线、摄像机和传感器等零部件组成，通过掌握人体的步态、轮廓等生物特征，处理特征信息，实现人体智能识别。

在我国大多数城市的轨道交通人脸识别闸机系统中，主要是采用事件识别技术。因为这项技术的实现方式简单，但识别方法还有一些不足。例如，无法识别多个物体或乘客紧密相连的情况，无法区分与人体相似大小的物体，因此，人脸识别闸机系统识别率和错误检测率不高。为了弥补事件识别技术的不足，国内提出了基于轮廓的识别技术，该技术可以在运动个体中自动识别乘客的个数，弥补事件识别方法中的一部分不足，从而提高人脸识别闸机系统的识别率和错误检测率。但是该技术的图像和影像的处理问题，由于会导致闸机识别系统识别速度下降而急需解决。

人脸识别闸机的人体轮廓识别图像处理系统需要高速A/D变换、高速处理装置和大容量存储器，这给硬件设计带来了巨大的压力。图像数据量很大，保证了图像的有效传送和储存。为此，高质量的图像压缩采样编码已经成为较重要的关键技术之一。通过压缩来丢弃许多不重要的数据，这种采样后压缩的过程增加了人脸识别闸机系统的复杂性，采样率高的情况下，A/D变频的实现成为瓶颈。压缩感知技术应用在闸机控制模块中的采集系统，不仅可以解决高速图像数据采样问题，而且还在提高人脸识别闸机人体识别率的基础上，以低速压缩抽样获取高速图像数据，降低了存储、处理、信号传送的成本。