基于旅客面部特征的实名制铁路车票检票身份认证算法.pdfVIP

第 34卷 ，第2期 中 国 铁 道 科 学 V01．34 No．2 2013年 3月 CHINA RAILW AY SCIENCE March，2013 文章编号：1001-4632(2013)02-0133—07 基于旅客面部特征的实名制铁路车票 检票身份认证算法 孙首群 ，王晓东 ，王 冰 ，刘硕研 ，吕晓军 (1．上海理工大学 机械工程学院，上海 200093；2．中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京 100081) 摘 要：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。 关键词：实名制检票；身份认证；人脸验证；支持向量机；分类器；图像处理 中图分类号：U293．222：TP391 文献标识码：A doi：10．3969／j．issru1001—4632．2013．02．22 随着我国铁路客运的快速发展，完全依赖人工 然后运用主成分分析 (PCA)l5]法进行样本降维； 方式的实名制检票已无法满足铁路客运实际需求， 最后构造支持向量机 (SupportVectorMachine， 构建 自动实名制检票系统成为迫切需要解决的问 SVM)[6-73分类器，并根据Gabor特征的鉴别性进 题。由于人的面部特征具有身份鉴定的特性，因此 行选取以及算法的训练。在认证阶段使用鉴别性特 将 自动验证人的面部特征纳入到实名制检票系统 征对人脸图像进行特征提取、重组、降维并对分类 中，即将采集到的旅客当前人脸图像与其二代身份 结果进行加权投票，进而实现旅客身份的认证。 证照片上的人脸图像进行比对，从而实现票、证和 人三者一致性认证的实名制铁路车票检票，是提高 1 身份认证算法 实名制检票效率的有效途径之一。由于二代身份证 照片上的人脸图像与旅客当前的人脸图像存在较大 1．1 身份认证算法框架 的年龄差，因此人脸老化对旅客身份认证的影响最 本文主要研究旅客实际年龄与身份证上人脸图 大。Lanitis等[】]运用统计模型获取人脸形状随年 像年龄相差在 10年之内的旅客身份认证问题。研 龄的变化规律，并使用该模型进行年龄估计和人脸 究时首先将年龄差分成0～2，3～4，5～7和 8～ 验证；但统计模型的获取易受到生活环境和生活方 l0年共 4个年龄差段，设年龄差为A。提出基于 式的影响，泛化能力较差。N．Ramanathan和 R． 面部Gabor特征的身份认证算法框架，如图1所 Chellappa[z3采用基于概率特征的空间框架，结合 示。算法分为训练和认证 2个阶段。图中，点画线 特征脸空间和贝叶斯分类器获取人脸的类内差和类 包围的部分是训练框架，虚线包围的部分是认证框 间差，完成人脸的验证；但特征脸空间在人脸特征 架。在训练阶段，分别提取多组同一人和不同人的 表征能力方面存在不足。因此本文研究并提出了 年龄差在A段的人脸图像各 2幅的Gabor特征， Gabor[34]鉴别性特征的概念，对所提取的旅客二 进行下采样、特征重组、差空间运算、PCA降维， 代身份证上人脸图像和当前所采集到的旅客人脸图 形成训练样本，再输入 SVM 分类器，经对 SVM 像进行Gabor特征变换和重组以及差空间运算， 分类器的参数优化后选取