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探讨人脸识别支付在AFC系统的应用

移动支付网络2011.7.17我想分享

今年5月,南京地铁发现地铁计卡的数据异常;警报经过验证后,该卡被人为伪造和更改。

据了解,南京地铁时间卡采用的是Mifare Ultralight芯片(简称UL卡),与普通单程票的逻辑加密芯片相同。与CPU卡的财务安全级别相比,UL卡本身不具有安全机制,并且密钥信息需要由加密机器写入。事实上,UL卡甚至M1卡已经暴露于已经破解的安全问题。

在这种情况下,没有卡片化的趋势似乎是一种解决方案。在AFC系统中应用二维码支付和NFC支付之后,再次提出了对AFC系统中的生物识别识别的面部识别支付的需求。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术,用于识别。它结合了计算机图形学,可视化技术,机器学习,模式识别,专家系统,数字图像处理和其他专业技术。

人脸识别技术广泛应用于银行,超市,安防等行业,但尚未在地铁AFC行业大规模采用。根据人脸识别技术的特点和AFC系统的要求,本文主要从地铁穿越和购票两个方面探讨了人脸识别技术的解决方案。

面部识别就在门外

人脸识别技术主要包括四个步骤:人脸图像采集与检测,人脸图像预处理,人脸图像特征提取,匹配与识别。识别模式有两种模式:1:1和1:N。

1:1模式下的面部识别支付相对简单。您可以参考IPhoneX的Face ID技术,通过Metro App收集乘客面部信息,并将其保存在乘客的手机本地。当乘客进入大门时,大门通过蓝牙,NFC或RFID与移动电话配对。同时,由门添加的人脸识别摄像头收集乘客面部信息,并与乘客移动电话本地保存的面部信息进行1:1匹配。乘客最终将通过大门,信用卡将在后台收费。

目前,高铁站的人脸识别门也采用1:1模式。门机通过人脸识别摄像头收集乘客面部信息,并与乘客ID卡的面部信息进行1:1匹配,以实现乘客通过登机口。

严格来说,这个解决方案只实现了正式的AFC技术创新,并没有解决乘客没有传递感的要求。但是,该技术的实施相对简单,安全性相对较高,并且不涉及乘客隐私保护等问题。对于渴望以AFC技术形式进行创新的地铁公司来说,这是一种可行的方法。

在1:N模式下,AFC系统人脸识别云平台首先在在?咄绮忝娼ⅰT诔丝统俗靥埃切枰ü靥τ贸绦蛏洗肆惩枷?;地铁应用程序在采集人脸图像时需要对照明,姿势和清晰度提出一定的要求。当乘客通过大门时,大门通过人脸识别摄像头采用乘客面部图像,并实时上传到背景人脸识别服务器。面部识别服务器将面部图像与面部数据库1:N进行比较,并且结果反馈给予门户乘客通行证和后台信用扣除。

在整个过程中,关键技术点实际上是面部图像和面部数据库的1:N对齐。考虑到地铁AFC系统的现场服务特点,为避免客流量造成拥堵,门禁流量的速度不宜过低。因此,1:N对准的速度要求很高。

田禾在《城市轨道交通AFC系统人脸识别技术应用研究》中提出了一种基于地铁App定位的方法。该方法要求乘客向地铁App开放地理位置信息权限,同时在各线路站设置SC人脸识别服务器,管理车站实时人像数据库;人脸识别云平台通过专线网络与SC人脸识别服务器通信。

人脸识别云平台根据地铁App的定位信息确定乘客位置。例如,如果它位于地铁站的入口和出口附近,并且可以根据移动轨道的特征等判断它可以进入站,则将乘客的面部图像信息发送到Station SC人脸识别服务器。当乘客通过闸门时,可以将闸门收集的人脸图像与车站1的动态人脸数据库进行比较:N;在乘客完成登机后,SC人脸识别服务器可以将动态人脸数据库放入其中。删除乘客面部信息,并将登机口交易上传至人脸识别云平台。

乘客还可以根据日常旅行习惯在地铁应用中预先设置常用路线。人脸识别云平台预先处理并向相关站点提供乘客面部信息。例如,可以这种方式考虑固定的通勤流量。

面部识别票务

通过卡和QR码的推广经验,已知售票机是必不可少的现场服务设备,无论城市卡,国家卡或城际代码互连的成熟度如何。

与人脸识别相比,人脸识别购买在技术实现上更简单。传统的售票机可以将成熟的人脸识别模块完全集成到市场上,实现面部支付和购票。例如,支付宝的“蜻蜓”,微信的“青蛙”。

其中,蚂蚁使用Rio Leo金融级3D结构光学相机,可为不同的使用场景和接入设备提供不同的相机解决方案;青蛙配备了3D结构光照相机模块,可以即插即用。同时,两款产品的相机都具有扫描码和刷牙功能。

面部识别支付应用程序

目前,人脸识别技术的准确率可以达到96%以上。当应用于地铁站时,识别效果还与曝光,表情手势,面部遮挡和网络速度有关。此外,乘客隐私也是一个问题。

在今年7月13日举行的“第四届全球金融技术(北京)峰会”上,央行科技部强调,面对的是一个非常敏感的个人信息,一旦被泄露或被盗,就会产生很大的影响。“

在此基础上,央行提出“建立金融技术监管基本规则体系,研究制定云计算,人工智能,区块链等技术应用的监管规则,指导金融领域信息技术的合理使用。”

因此,在面部识别支付应用之前,需要根据行业相关规则制定适合于地铁行业的相应管理系统。然后,根据地铁站的客流情况,通过深度学习和算法经验积累,进行小规模试点;然后逐步升级到全线网络站。

后记

最近,科技媒体的一项研究发现,对于支付宝面子支付,女性用户的接受程度明显低于男性;进一步的理解发现,这是因为女性用户认为当面子付费时屏幕上显示的个人形象太难看了。

针对这一现象,媒体对互联网进行了投票。结果显示,超过64%的人认为目前的面部付款非常难看,并且没有通常好看的照片;只有9%的人认为他们并不丑陋,他们在平时拍照;大约24%的人关注支付功能本身;其他人说他们没有注意这件事。为了回应网上浊音支付过于丑陋的声音,支付宝官方账号当天回复,将在一周内优化面部支付产品,全面的在线美容功能。

这一事件也给传统的AFC行业带来了一丝暗示。在推广新互联网技术的应用时,关注互联网产品用户的新需求比关注新技术本身更为重要。

本文经作者授权发布,不代表移动支付网络的位置,请注明作者和来源,转载,移动支付网络保留追究相应责任的权利。收集报告投诉

今年5月,南京地铁发现地铁计卡的数据异常;警报经过验证后,该卡被人为伪造和更改。

据了解,南京地铁时间卡采用的是Mifare Ultralight芯片(简称UL卡),与普通单程票的逻辑加密芯片相同。与CPU卡的财务安全级别相比,UL卡本身不具有安全机制,并且密钥信息需要由加密机器写入。事实上,UL卡甚至M1卡已经暴露于已经破解的安全问题。

在这种情况下,没有卡片化的趋势似乎是一种解决方案。在AFC系统中应用二维码支付和NFC支付之后,再次提出了对AFC系统中的生物识别识别的面部识别支付的需求。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术,用于识别。它结合了计算机图形学,可视化技术,机器学习,模式识别,专家系统,数字图像处理和其他专业技术。

人脸识别技术广泛应用于银行,超市,安防等行业,但尚未在地铁AFC行业大规模采用。根据人脸识别技术的特点和AFC系统的要求,本文主要从地铁穿越和购票两个方面探讨了人脸识别技术的解决方案。

面部识别就在门外

人脸识别技术主要包括四个步骤:人脸图像采集与检测,人脸图像预处理,人脸图像特征提取,匹配与识别。识别模式有两种模式:1:1和1:N。

1:1模式下的面部识别支付相对简单。您可以参考IPhoneX的Face ID技术,通过Metro App收集乘客面部信息,并将其保存在乘客的手机本地。当乘客进入大门时,大门通过蓝牙,NFC或RFID与移动电话配对。同时,由门添加的人脸识别摄像头收集乘客面部信息,并与乘客移动电话本地保存的面部信息进行1:1匹配。乘客最终将通过大门,信用卡将在后台收费。

目前,高铁站的人脸识别门也采用1:1模式。门机通过人脸识别摄像头收集乘客面部信息,并与乘客ID卡的面部信息进行1:1匹配,以实现乘客通过登机口。

严格来说,这个解决方案只实现了正式的AFC技术创新,并没有解决乘客没有传递感的要求。但是,该技术的实施相对简单,安全性相对较高,并且不涉及乘客隐私保护等问题。对于渴望以AFC技术形式进行创新的地铁公司来说,这是一种可行的方法。

在1:N模式下,AFC系统人脸识别云平台首先在在线网络层面建立。在乘客乘坐地铁之前,他们需要通过地铁应用程序上传人脸图像;地铁应用程序在采集人脸图像时需要对照明,姿势和清晰度提出一定的要求。当乘客通过大门时,大门通过人脸识别摄像头采用乘客面部图像,并实时上传到背景人脸识别服务器。面部识别服务器将面部图像与面部数据库1:N进行比较,并且结果反馈给予门户乘客通行证和后台信用扣除。

在整个过程中,关键技术点实际上是面部图像和面部数据库的1:N对齐。考虑到地铁AFC系统的现场服务特点,为避免客流量造成拥堵,门禁流量的速度不宜过低。因此,1:N对准的速度要求很高。

田禾在《城市轨道交通AFC系统人脸识别技术应用研究》中提出了一种基于地铁App定位的方法。该方法要求乘客向地铁App开放地理位置信息权限,同时在各线路站设置SC人脸识别服务器,管理车站实时人像数据库;人脸识别云平台通过专线网络与SC人脸识别服务器通信。

人脸识别云平台根据地铁App的定位信息确定乘客位置。例如,如果它位于地铁站的入口和出口附近,并且可以根据移动轨道的特征等判断它可以进入站,则将乘客的面部图像信息发送到Station SC人脸识别服务器。当乘客通过闸门时,可以将闸门收集的人脸图像与车站1的动态人脸数据库进行比较:N;在乘客完成登机后,SC人脸识别服务器可以将动态人脸数据库放入其中。删除乘客面部信息,并将登机口交易上传至人脸识别云平台。

乘客还可以根据日常旅行习惯在地铁应用中预先设置常用路线。人脸识别云平台预先处理并向相关站点提供乘客面部信息。例如,可以这种方式考虑固定的通勤流量。

面部识别票务

通过卡和QR码的推广经验,已知售票机是必不可少的现场服务设备,无论城市卡,国家卡或城际代码互连的成熟度如何。

与人脸识别相比,人脸识别购买在技术实现上更简单。传统的售票机可以将成熟的人脸识别模块完全集成到市场上,实现面部支付和购票。例如,支付宝的“蜻蜓”,微信的“青蛙”。

其中,蚂蚁使用Rio Leo金融级3D结构光学相机,可为不同的使用场景和接入设备提供不同的相机解决方案;青蛙配备了3D结构光照相机模块,可以即插即用。同时,两款产品的相机都具有扫描码和刷牙功能。

面部识别支付应用程序

目前,人脸识别技术的准确率可以达到96%以上。当应用于地铁站时,识别效果还与曝光,表情手势,面部遮挡和网络速度有关。此外,乘客隐私也是一个问题。

在今年7月13日举行的“第四届全球金融技术(北京)峰会”上,央行科技部强调,面对的是一个非常敏感的个人信息,一旦被泄露或被盗,就会产生很大的影响。“

在此基础上,央行提出“建立金融技术监管基本规则体系,研究制定云计算,人工智能,区块链等技术应用的监管规则,指导金融领域信息技术的合理使用。”

因此,在面部识别支付应用之前,需要根据行业相关规则制定适合于地铁行业的相应管理系统。然后,根据地铁站的客流情况,通过深度学习和算法经验积累,进行小规模试点;然后逐步升级到全线网络站。

后记

最近,科技媒体的一项研究发现,对于支付宝面子支付,女性用户的接受程度明显低于男性;进一步的理解发现,这是因为女性用户认为当面子付费时屏幕上显示的个人形象太难看了。

针对这一现象,媒体对互联网进行了投票。结果显示,超过64%的人认为目前的面部付款非常难看,并且没有通常好看的照片;只有9%的人认为他们并不丑陋,他们在平时拍照;大约24%的人关注支付功能本身;其他人说他们没有注意这件事。为了回应网上浊音支付过于丑陋的声音,支付宝官方账号当天回复,将在一周内优化面部支付产品,全面的在线美容功能。

这一事件也给传统的AFC行业带来了一丝暗示。在推广新互联网技术的应用时,关注互联网产品用户的新需求比关注新技术本身更为重要。

本文经作者授权发布,不代表移动支付网络的位置,请注明作者和来源,转载,移动支付网络保留追究相应责任的权利。

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