魏 兵

中通服咨询设计研究院有限公司

0 引言

对于超大型会展中心来讲，因为参展人流量极大，如何快速准确核验身份通行、优化参展人员体验，如何保障展会高效、安全运行，一直是会展运营方面临的突出问题。由于人脸识别技术具有非接触、非侵扰性、友好便捷等特点，非常符合超大型会展中心人员通行的要求。通过设置人脸识别闸机通行系统，能够实现参展人员高质量的刷脸通行、通行管控、人证核验及黑名单预警等功能，做到“人过留像、留特征、留轨迹”，提升整体安保工作效率，营造场馆安全有序、高效智能的环境，从而为各大展会保驾护航。

尽管人脸识别技术研究近年来取得了很好的进展，但由于存在脸的朝向变化、部分遮挡、表情变化、面部光线变化，以及外貌变化等种种因素，提高人脸识别在实际系统应用中的鲁棒性仍然是一个具有高度挑战性的问题。基于机器深度学习模型的人脸识别技术以及基于此技术的智能识别管理系统将着力解决以上问题，如图1 所示。

图1 朝向、表情、照明等变化及遮挡环境下的人脸识别

1 系统设计要点

1.1 系统组成及网络结构

人脸识别通行系统由人脸识别闸机终端、传输网络、管理平台组成，信息网络采用TCP/IP 协议通信，如图2 所示。系统基于会展安防专网传输，为保证数据传输的实时性，单臂链路须采用光纤传输或30MB/s 以上大带宽链路。

图2 网络结构图

1.2 系统分层架构

本人脸识别系统包含采集层、基础架构层、API 接口层及应用层这四层架构，如图3 所示。采集层包括人脸识别终端等，基础架构层包括人脸特征抽取、活体检测、人脸识别比对等；API 接口层包括设备管理、人员管理、安全策略管理等；应用层实现闸机人脸通行、黑名单布控等功能。

图3 系统架构图

人脸识别系统以会展中心单日高峰期通过闸机的人流进出40 万人次的预测值为基准，平台配置20 万人的人像库，平台人像库存储时间满足至少10 天使用要求。

1.3 闸机终端设置

根据超大型会展主出入口分布情况，在登录厅入口、中央廊道入口、地下层扶梯厅等安检区域主要进出口设置人脸识别闸机终端，满足各区域人流高效有序通行。闸机人脸比对终端可与身份证识读器打通，进行1：1 人证核验。

闸机端人脸识别设备本地前置人脸库，支持终端离线比对，能做到在5 万人像库下，实现99.9%的精度并在0.2 秒内完成识别；配备的高清动态双目红外摄像机，可实现人像活体判断，实时检测、抓拍、跟踪、特征提取比对，识别距离可达1.5 米。

1.4 与公安部门数据传输对接

本系统与公安部门数据对接结构如图4 所示。

图4 与公安部门平台对接框架图

人脸识别管理平台可通过标准接口对接本地公安分局VPAAS 平台，不仅可以转发身份数据、人像数据至公安分局VPAAS 中进行备份存储，还能够提供数据给分局视频专网中的人像应用平台做人像业务应用。

1.5 业务流程设计

进馆参展观众或工作人员可提前通过手机APP 或微信小程序，录入必要的本人信息，并上传本人的证件照或清晰的头像照进行注册；或通过现场扫描二维码下载APP 进行注册。

系统收到注册信息后，一方面在平台服务器上完成人像入库，同时平台将人像库的人像特征，自动下发到对应的前端闸机人脸识别伴侣中。人员到现场后直接刷脸通过闸机，刷脸时前端和后端比对会同时进行，确保该人员的顺利高效通行。展馆运营方可实时调用平台的数据统计信息。整个业务流程如图5 所示。

图5 业务流程

1.6 系统功能

人脸识别管理系统可以提供人员注册、人证核验、刷脸通行、通行人数统计、出入权限管控展示、检索比对、设备管理等核心业务功能。系统支持通过接口向其他平台传输通行人数、通行记录等数据，以便后续统一管理分析。其功能界面如图6 所示。

图6 软件功能界面

2 核心单元解析

本系统采用基于机器深度学习的人脸检测算法，以及基于3D 特征向量的人脸识别算法，通过精确人脸检测及特征点定位、人脸角度估计、人脸3D 特征向量模型，以及人脸3D 变换和低失真变形等技术，将目标人脸与样本人脸特征向量对齐，提高比对精度，从而有效提高在各种复杂环境下的人脸识别效果。

运用的人脸识别技术包含以下核心单元：（1）特征点定位单元，对获取的原始人脸作特征点定位；（2）3D 向量模型建立单元，通过人脸训练集的2D 特征点建立通用的人脸3D 特征向量模型；（3）人脸角度估计及3D 变换单元，通过通用的3D 人脸特征向量模型以及原始人脸的特征点，重新构建原始人脸的角度以及3D 人脸模型；（4）特征提取单元，从预处理后的人脸中提取代表该人脸最具判决特征的特征向量；（5）特征比对单元，将目标人脸与数据库中已经存储的样本人脸特征集合作特征向量比对。整个流程如图7 所示。

图7 人脸特征识别处理流程

本管理平台中的人像结构化引擎内置基于深度学习的人脸技术，能够准确地实现多角度人脸检测、五官精准标定、面部特征点定位以及特征提取与比对，通过高效的软硬件计算架构对多路数据进行并行处理，从而保证计算资源高效利用。

3 系统亮点

（1）系统整体网络采用TCP/IP 协议通信，能方便对大规模系统进行集中管理配置和未来扩展。

（2）系统数据与公安系统无缝对接，实现资源共享、实时预警及安全管控。

（3）管理平台支持为不同安全等级的展会设置不同的通行核验方式，支持设置人脸识别、身份证识别或人证1：1双重核验等通行方式，降低了人工核验的人力成本，提高了身份核验效率和准确性，优化了观众的参观体验，提升了会展的智能化水平。

（4）人脸识别人工智能AI 算力前置，前端设备具备人脸活体检测功能，动态双摄防伪，防止各类照片、视频在各种载体上的欺骗，对照片、脸模等攻击工具的拒识能力良好，保障业务安全性。

（5）数据中心管理平台采用集群化部署，将系统组件分拆并实现组件高可用，比如数据库集群、特征值算法集群、文件存储集群等。应用服务器采用负载均衡设备实现高可用，以确保局部系统停机不会对用户访问产生影响。

（6）采用基于机器深度习的人脸检测算法和基于三维特征向量的人脸识别算法，通过精确的人脸检测及特征点定位、人脸的三维特征向量模型、人脸角度估计等技术，进行人脸三维变换和低失真变形，将目标人脸与样本人脸特征向量对齐，提高比对精度，从而有效提高人脸识别效果。

（7）平台中的人像搜索引擎是基于领先的图像搜索技术研发的核心服务。引擎生成特征化、结构化索引；应用过滤结构化条件后，使用人脸比对算法检索出满足条件的人脸图像；利用列索引存储，节省引擎在大数据下的内存消耗，利用缓存技术，降低引擎服务的负载，进而实现海量的人像检索服务。

（8）人像快速入库。系统支持单个目标多张图片入库、多个目标批量入库、图片质量自动审核、目标自动对比历史入库名单等功能。对登记人员及出入次数进行实时统计，随时掌握整体人员进馆情况。

（9）对设备状态整体监控。设备监控信息实时上传至智慧场馆运维平台，场馆运营方随时掌控设备运行情况。

（10）轻量化部署。系统支持一体化引擎本地部署，系统功能模块可通过软件授权增加，后台Web 端界面访问，对操作人员电脑性能无过多要求。

（11）标准API 接口。系统提供标准的API 接口，各数据通过加密统一接口协议进行传输，保障数据安全同时，方便对接第三方系统。

（12）应用故障自愈。当应用故障异常时，平台会重启应用，当应用所在的节点异常时，平台会把应用调度到正常的节点运行。

4 结束语

本系统基于对超大型会展中心的大人流量、瞬时峰值等通行场景的深入理解，采用基于机器学习的人脸检测算法和基于三维特征向量的人脸识别算法，构建人脸识别通行管理平台，有效提升观众通行体验及身份识别效率，提高会展整体安全管控能力。

随着人脸识别通行管理系统的应用场景精细化及数据分析纵深化，通过人员建档画像等衍生能力，本系统将从人脸通行管理领域延伸到VIP 贵宾服务等营销应用场景，不断赋能提升系统的价值。