摘要：城市轨道交通是城市活力发展的内在动力，也是促进经济发展、人员流动的重要交通方式。随着互联网AI技术的发展，生物识别技术的不断成熟，对人们的支付方式、轨迹追踪等都采用了人脸识别的方式进行。一方面可以方便人们的出行，同时也容易将信息定位到个人。文章主要是从现阶段人脸识别技术的发展现状分析出发，对其中可能出现的问题进行分析，探究如何利用人脸识别技术更好地服务于城市轨道交通，同时保证个人用户的隐私安全。

关键词：生物识别；算法分析；城市轨道；创新应用

前言：AI技术的发展与生活之间的应用密不可分，从身份验证到踪迹追寻等都用到的人脸识别技术，具有精确、快速、便捷的有点。这项技术的发展一方面得益于科技的不断进步，同时也是集结了广大人民的智慧。人脸识别技术是指通过分析和识别由摄像机捕捉到的人脸图像数据，确定人物身份或特征的技术。近年来，随着计算机视觉技术和人工智能领域的迅猛发展，人脸识别技术得到了广泛的应用，尤其在城市轨道交通领域具有良好的应用前景。本文将从人脸识别技术在轨道交通中的基本原理、应用场景和效果等方面，对其研究与应用进行详细探讨。

一、人脸识别技术的基本原理

人脸识别技术的发展是建立在快速的网络传输、海量的数据存储、海量数据分析技术之上的。人脸识别技术包含三个基本处理步骤：人脸检测、特征提取和身份识别。其中，人脸检测是指从图像或视频流中自动识别并定位出人脸的位置和大小；特征提取是指从人脸图像中提取出能够表征其特征的关键点或特征向量；身份识别是指将所提取的特征与预先存储的人脸特征数据库进行匹配，识别出人物身份或特征[1]。

人脸识别技术的原理基于计算机视觉和机器学习技术。具体来说，人脸识别技术首先使用图像处理算法进行图像增强和预处理，提高人脸检测的准确率。接下来，使用特征提取算法对人脸图像进行分析和提取出特征信息，并通过机器学习算法对所提取出的特征进行分类和识别。最后，将所得到的识别结果与预先建立的人脸特征数据库进行匹配，以识别出人物身份。

二、人脸识别技术在城市轨道交通中的应用场景

（一）可以实现入口处的门禁管理

城市轨道交通系统中的车站、地铁站等公共场所需要进行严格的门禁管理。传统的门禁管理方式需要通过安检、值守等手段进行。而人脸识别技术则可以通过在进站口、检票口等关键位置设置摄像头，对车站工作人员和乘客进行身份验证，实现快速、准确的门禁管理[2]。

（二）通过智能分析算法实现安全监控

城市轨道交通的安全监控是对车站、车厢等公共场所的人员、物品和设施进行监控和管理。传统的安全监控方式通常需要通过人工值守等手段进行，效率低下。而人脸识别技术则可以通过识别车站、车厢中的人脸信息，对陌生人和可疑行为进行实时监测和报警，保障乘客的人身安全。

（三）优化轨道交通的服务体验服务管理

城市轨道交通系统中的车站、车厢等公共场所需要进行服务管理，例如提供导览、寻人、求助等服务。传统的服务管理方式通常需要通过值班人员进行，效率受限。而人脸识别技术则可以通过对车站、车厢中人员的识别，实现自动化的服务管理，提高服务效率和用户体验[3]。

三、人脸识别技术在城市轨道交通中的效果

（一）提高安全保障能力

人脸识别技术可以有效识别车站、车厢中的可疑行为和陌生人，及时发现和处理潜在的安全隐患，提高城市轨道交通系统的安全保障能力。

（二）提高服务效率和用户体验

人脸识别技术可以实现自动化的服务管理，提高服务效率和用户体验。同时，人脸识别技术还可以为用户提供个性化的服务，例如根据用户到达车站的时间、目的地等信息提供定制化的服务，提高用户的旅行体验[4]。

（三）降低安全管理成本

人脸识别技术可以实现自动化的安全监控和服务管理，减少人工值守的需求，降低安全管理成本。同时，对地铁、城铁等轨道交通中增加人脸识别技术，加大了对流动人员的信息存储力度，在一定程度上震慑了犯罪分子的不法行为，对打造一个良好的轨道交通空间十分有利。

四、人脸识别技术的挑战与解决方案

（一）非理想环境对人脸识别效果的影响

城市轨道交通系统中的人脸识别场景往往受到光线、角度、距离等因素的干扰，容易出现人脸检测不准确、特征提取有误以及身份识别不精确等问题。为了解决这些问题，可以采用多传感器融合的方式进行数据处理，提高人脸识别的准确率和鲁棒性[5]。

（二）保护用户隐私权的需求

零散的个人化轨迹、交互记录和隐私信息可能会被收集，因此城市轨道交通系统需要考虑如何保护用户的隐私，避免借助人脸识别技术对用户进行跟踪和监控。一种可行的解决方案是，只对必要的安全和服务管理情况使用人脸识别技术，同时采用类似于脱敏技术的方法，对人脸信息进行加密和保护[6]。

（三）模型鲁棒性和模型普适性的平衡

由于城市轨道交通系统的使用环境和场景复杂多样，需要针对不同环境和场景进行特定的人脸识别模型训练和部署。这就需要平衡人脸识别模型的鲁棒性和普适性，确保识别准确率同时不会出现误识别或漏识别等问题。一种有效的解决方案是采用适合当前环境和场景的人脸识别算法，并结合机器学习等技术持续优化和提高模型的鲁棒性和普适性。

结论：城市轨道交通是大多数上班人员的通勤选择，也是人们在假日出游、返乡等短途交通工具，具有人流量大、人员流动性强的特点。做好人员的流动监控、人员服务工作是关键。借助于现代化的人脸识别技术可以提升人们的使用体验，减少核验环节，提升交通效率。综上所述，人脸识别技术在城市轨道交通中具有重要的应用前景。通过不断优化和提高人脸识别技术的能力和应用效果，可以进一步提升城市轨道交通的安全保障能力、服务水平和用户体验。

参考文献：

[1]孙秀丽.人脸识别算法在城市轨道交通中的应用研究[J].自动化应用，2022（10）：68-70.

[2]陶克.人脸识别技术在城市轨道交通自动售检票系统中的应用[J].城市轨道交通研究，2022，25（10）：198-200+205.

[3]史丽燕.人脸识别技术在城市轨道交通中的应用场景分析[J].城市轨道交通研究，2021，24（10）：262-263.

[4]景亮，赵程，刘平.人脸识别技术在城市轨道交通自动售检票系统中的应用及探讨[J].上海建设科技，2021（02）：24-26.

[5]张振杰.人脸识别技术在济南轨道交通AFC系统中的应用[J].电气化铁道，2020，31（S1）：239-242.

[6]徐首峰.人脸识别技术在上海城市轨道交通中的应用[J].城市轨道交通研究，2020，23（S2）：164-167.