【摘 要】
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在火车站、机场等人口密集的场所,对旅客进行身份验证尤为重要。传统人工验证效率低、准确率低,不仅容易造成进站拥堵,还会给安检过程带来安全隐患。针对这一问题,我们通过分
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1201100),项目名称:面向全生命周期成本的轨道交通设计、节能与环境友好技术;国家自然科学基金(61806008),项目名称:基于特征模块化上下文融合的矢量网络行人检测方法研究
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在火车站、机场等人口密集的场所,对旅客进行身份验证尤为重要。传统人工验证效率低、准确率低,不仅容易造成进站拥堵,还会给安检过程带来安全隐患。针对这一问题,我们通过分析人脸特征这一独特生物特征,设计了一种基于人脸特征比对的自动身份验证系统。在进站安检区采集旅客的实时视频图像与二代身份证的人脸图像上传至人脸识别模块,通过DeepID网络分别提取人脸特征,根据一对人脸特征的余弦相似度计算比分,由串口指令将比对结果下发至闸机控制闸门开关,实现自动运行的人证合一验证系统。该系统具有较高的稳定性、可靠性、实时性和鲁棒性,在火车站和机场等应用场景下,可实现高效率、高准确率的旅客身份验证。
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