基于旅客面部特征的实名制铁路车票检票身份认证算法

为了高效地完成实名制铁路车票的验票流程,提出1种基于旅客面部Gabor特征的身份认证算法。采用二维Gabor滤波器提取人脸图像的Gabor特征,并对这些特征进行变换和重组;对重组后得到的特征矩阵进行类内差和类间差运算,获得初始样本,并运用主成分分析法进行样本降维,构造出支持向量机分类器,从而通过支持向量机分类器实现旅客身份的认证。在F-Gnet人脸图像库上的实验结果表明,该算法的正确认证率可达94.14%,且对光照与人脸表情变化具有鲁棒性。

基于人脸图像的实名制火车票检票系统研究

针对当前火车票实名制检票存在人工检票效率低、易造成检票口旅客滞留等问题,提出一种基于人脸图像的实名制火车票检票系统。首先在进站安检区域提取旅客的当前人脸图像和二代身份证人脸图像;其次将上述人脸图像上传至认证服务模块,运用基于旅客面部特征的身份认证算法进行身份认证,根据认证结果生成认证列表;最后将认证列表根据检票口信息下传至自动检票机(闸机),结合AFC检票信息完成实名制检票。实验结果表明,身份认证算法在FGnet人脸库上的正确认证率达到94.14%,且对光照与表情变化具有鲁棒性,能够满足火车票实名制检票的要求;该系统具有较高的可靠性和实时性。