截至2022年12月31日，国内55个城市开通城市轨道交通运营线路共计308条，运营线路总长度10 287.45 km，车站约5 875个座位，地铁运营线路8 008.17 km，占比77.84%；其他制式城轨交通运营线路2 279.28 km，占比22.16%，日均客流量约近亿人次。因此，提高乘客进出站效率，防止客流拥堵成为AFC系统面临的重要问题。文章针对面部识别和掌静脉识别技术在城市轨道交通的应用进行对比，分析了两种生物识别技术的优缺点，为实现AFC系统的无感支付和高效运行提供技术参考。1生物识别技术应用现状生物识别技术的应用主要包括指纹识别、面部识别、掌静脉识别、虹膜识别等。指纹识别技术多应用于手机、笔记本电脑、门禁系统等场景中；面部识别技术主要应用于安防领域、金融领域、娱乐场所等进出口身份识别；掌静脉识别技术主要在小区门禁、企业考勤、入户门锁中有一定的应用；虹膜识别技术主要应用于高端的安防领域。1.1面部识别技术在AFC系统中的应用现状面部识别技术在国内城市轨道交通AFC系统的应用范围较广，丰富了城市轨道交通的支付手段。2019年，济南、郑州地铁率先实现全线面部识别乘车；2020年，西安、哈尔滨、成都等城市陆续投入面部识别系统。城市轨道交通AFC系统面部识别技术应用情况如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.T001表1城市轨道交通AFC系统面部识别技术应用情况城市面部识别技术应用范围面部支付占比/%成都全线网所有通道5西安全线网2进2出3济南1号线2进2出；2号线4进4出；3号线全线网。5郑州全线网2进2出4哈尔滨全线网2进2出1福州全线网2进2出5广州仅18、22号线全车站开通，新线“十三五”共计8条线在建，既有线路逐步开始改造。2深圳第四期线路全车站；6、10、11号线边门。1面部识别技术可以自动判断乘客身份，提高城市轨道运行安全性。借助面部识别及身份信息完成购票过程，提高购票效率，实现无感过闸支付，提高乘客出行效率和互动感。城市轨道交通进站客流量及支付相关情况如表2所示。由表2可知，面部识别支付比例占比不高，乘客出于个人隐私保护等心理，对于非个人持有的面部识别设备的应用方面还处在适应阶段。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.T002表2城市轨道交通进站客流及支付相关情况过闸进站方式客流量/亿人比例/%扫码过闸58.0950一卡通过闸45.9140单程票过闸5.755地铁卡4.634其他移动方式1.731我国百万级数据库面部识别技术已经较为成熟，千万级数据库规模面部识别准确率仍需要进一步提高算法准确性和计算速度；采用面部识别技术后，系统需要存储乘客面部信息，此类信息相对隐私，需要对AFC系统进行三级信息安全保护，后台采用线网云平台的超强计算能力作为支撑。1.2掌静脉识别技术在AFC系统中的应用现状手掌是人体结构中生物特征信息最为丰富和集中的区域。掌静脉、掌纹、指静脉、内指节纹、指纹等信息均可以用于生物特征识别，通过高分辨率、多光谱采集系统可以实现多种维度特征同步采集，实现一次刷手、多重验证的目标，提高识别技术的准确性与可靠性。掌静脉识别技术是一种相对较新的生物识别技术，其原理是通过手掌静脉纹理识别验证身份。国内外多个研究机构针对掌静脉识别技术进行研究，并进行成果化应用。韩国东国大学电子电气工程学院完成了伪造手指静脉的检测、提高成像质量、图像修复、多模生物特征识别的相关研究；韩国国家数学科学研究所完成了关于图像修复的研究；中国民航大学智能信号与图像处理重点实验室对多光谱手指静脉图像复原与增强基本理论问题进行了研究；重庆理工大学手指静脉生物特征识别研究中心完成了基于多模态生物特征的身份识别技术的研究[1-5]。目前，国内部分城市地铁已经开始采用掌静脉识别技术进行闸机的自动开启与关闭，以此实现更加智能化的乘车服务。相比传统的刷卡方式，掌静脉识别更加快捷，能够有效辅助城市轨道交通智能化建设，丰富了城市轨道交通AFC系统支付方式。深圳地铁第四期线路中12、14、16、20、6号线支线、杭绍线、上海新闸口站已上线掌静脉识别系统，主要针对特殊人群、员工免费进出站。后续深圳地铁将在新线路中全面铺排识别系统，同时对老线进行改造。掌静脉识别技术在AFC系统中的应用仍处于试验和试点推广阶段，同时还需要考虑用户隐私等问题。安全性和稳定性需要通过算法以及具体的保障方案进行优化，作为新一代无感支付方式，掌静脉技术有效推动了AFC系统的技术升级。2面部识别技术与掌静脉识别技术的技术原理2.1面部识别技术的技术原理面部识别技术的原理通常分为检测、对齐、识别等3个步骤。检测过程中会检查图像中可能存在的面部位置，使用传统的图像处理方法或深度学习模型进行检测，若检测到面部区域，系统将提取并裁剪画面。对齐过程是将剪裁后的面部图像进行缩放、旋转和平移等变换，将不同角度和表情的面部特征以统一的标准形式呈现。识别过程是通过计算机视觉算法分析面部图像的特征并与存储在数据库中的模板进行比对，以确定是否匹配。传统的面部识别方法主要使用人工设计的特征描述符，如局部二进制模式（LBP）、Gabor滤波器以及人工神经网络等，近年来基于深度学习模型的面部识别技术已经取得了显著的进展。（1）业务流程。面部识别技术和城市轨道交通AFC系统相结合，进一步实现无感支付过闸，面部识别业务流程如图1所示[6]。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.F001图1面部识别业务流程用户注册：用户使用App完成注册、支付设置等流程；刷脸服务开通：用户录入面部信息、开通刷脸服务等功能；刷脸乘车数据清分：根据清分系统要求和自动售检票系统规范，按时向清分系统上报所需的业务流水、行程记录等数据[7]。（2）系统架构。轨道交通App是轨道交通服务与乘客之间的重要交互渠道，为乘客提供实名注册、刷脸服务开通、行程查询等服务。轨道交通App可以脱机生成二维码，作为乘客唯一标识符，实现脸码互通。互联网票务平台提供扫码过闸、刷脸过闸、移动支付购票等基础的互联网业务支撑功能，主要完成用户的注册、实名认证、账户管理以及计费扣款等。互联网票务平台对交易数据进行统一的计费、扣款、统计、对账和结算等管理。面部识别系统主要提供面部入库、面部比对、面部特征提取等功能。人像识别系统提供低时延、高精度、高可用性的人像识别服务，是刷脸乘车中的关键环节。车站AFC设备包括自动售票机（TVM）、自动检票机（AGM）、半自动售票机（BOM）等。在刷脸乘车方案中，对自动检票机作升级或改造，即在自动检票机处增加人像采集终端，完成人像的活体识别、自动抓取、数据传送等功能。当乘客的身份识别完成后，通知闸机开门[8]。在智慧票务解决方案中，每个车站部署车站系统，提供乘客面部识别功能，构建车站级的智能中心。传统AFC系统体系及互联网票务平台二维码业务体系可以有效融合面部识别业务和各业务模块之间的功能关系，面部识别系统架构如图2所示[9]。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.F002图2面部识别系统架构终端数据通信。参照二维码模式，面部终端与AGM读写器相连接实现数据通信，有利于统一票务处理规则，避免用户出现单次过卡重复扣费。终端本地存储。面部终端应具备本地面部数据存储功能，实现通道常用人群快速过闸、离线过闸的功能。面部终端本地面部库能够和中央面部库实现关联，确保用户数据同步。本地存储量应满足三级等保要求。面部数据上传。面部数据采取终端—中央直接上传匹配的模式。面部终端采集识别面部数据后，通过生产网络，将面部数据直接上传至中央进行面部匹配；匹配成功后，中央将验证结果和同一用户数据反馈至终端，AGM开闸放行[10]。2.2掌静脉识别技术的技术原理掌静脉识别属于生物识别技术，主要利用掌静脉在近红外光谱下的特征进行记录和识别。掌静脉系统是由静脉分支、交通支、回流静脉等组成。掌静脉独特的血管分布结构使得其在近红外光线下呈现出特征明显且稳定的血管纹理。掌静脉识别系统通过近红外光谱成像设备获取掌静脉血管纹理图，将图像进行处理，提取掌静脉特征信息，如血管分支、交叉点等，再将其转换成数字代码进行比对验证，掌静脉识别技术原理如图3所示[11]。在对比匹配阶段，系统将采用精准算法计算掌静脉图像之间的相似度，确定是否属于同一人。与其他生物识别技术相比，掌静脉识别具有高度的安全性、精度和稳定性，成为广泛应用于金融、医疗、物流等领域的生物识别技术之一。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.F003图3掌静脉识别技术原理（1）业务流程。用户注册：用户使用App、自助注册终端机完成注册、支付设置等流程；刷掌服务开通：用户录入掌纹、开通刷掌服务等功能；刷掌乘车数据清分：根据清分系统要求和自动售检票系统规范，按时向清分系统上报所需的业务流水、行程记录等数据，掌纹识别业务流程如图4所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.F004图4掌纹识别业务流程（2）系统架构。传统AFC系统体系以及互联网票务平台二维码业务体系融合了掌纹识别业务和各业务模块之间的功能关系，掌纹识别系统架构如图5所示。项目整体架构由终端设备层、车站系统层、中心层以及地铁App等4部分组成。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.F005图5掌纹识别系统架构终端设备层包括车站终端，包含车站掌纹闸机、掌纹模块、自助票务处理机等，车站终端设备通过SDK或者工控软件和后台进行通信。车站系统层包括车站掌纹比对算法以及车站掌纹算法中台。车站掌纹识别算法通过中心掌纹数据进行同步；车站掌纹算法中台实现车站级的掌纹识别过闸功能，车站系统只有在中心离线（降级）情况下启用。中心层包括提供多算法支持，通过业务功能进行算法调用，达到系统集成的能力及掌纹多算法识别能力。在票务管理子系统中，掌纹识别通过中台能力整合成业务应用，提供运营分析以及运营管理功能，掌纹算法提供掌纹算法服务。3技术性能对比3.1技术对比分析面部识别技术基于人的脸部特征及输入的面部图像或者视频流，判断面部位置、大小和主要面部器官的位置信息。依据这些信息提取面部特征，在数据库中进行信息比对，甄别身份信息。面部识别技术应用广泛，包括安全监控、个人身份认证、门禁管理以及支付验证等领域。随着技术不断进步，面部识别的准确度和特征点识别速度也在不断提高。掌纹算法模块采用彩色+红外的双模态识别，解决了面部识别的难题。360°全向识别，实现任意方向刷手认证；算法弹性化，可运行至嵌入式平台；支持强光模式；采用分级索引算法，可实现千万量级样本下实时识别；支持多模态手掌识别，误识率低于1%；多光谱技术，可应用于高安全要求领域，利用多光谱技术，通过可见光、红外光照射分别获得手掌纹理、手掌静脉信息[12]。3.2性能对比分析面部识别技术属于被动识别，脸部变化、戴口罩等因素容易造成准确度下降，在夜晚和极端天气易出现误差；掌静脉识别技术属于主动识别，不受夜晚、温度、湿度影响。城市轨道交通AFC系统面部识别技术应用情况如表3所示[13]。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.005.T003表3城市轨道交通AFC系统面部识别技术应用情况对比项目面部识别技术掌静脉识别技术健康安全非接触式，具有更好的公共卫生安全。采用3D结构光、红外光、彩色摄像机，对人体无辐射。非接触式，具有更好的公共卫生安全。采用可见光、近红外光进行静脉成像，对人体无辐射。隐私安全可被动识别，可能在不知情的情况下被进行识别，有隐私泄漏风险。主动识别，需要乘客将手掌放在采集器上，具有更强的隐私性。易用性高，刷脸直接通行。高，刷掌直接通行。准确性拒真率0.1%，误识率0.1%。拒真率0.01%，误识率0.000 1%。识别速度300 ms300 ms（实体卡要求450 ms）活体识别可以可以注册便利性较便利，可通过终端＋App注册。较不便利、需要通过专门注册终端注册，不可通过手机App注册。伪造难度高，3D结构光，较掌静脉低。高，具有唯一性。所需终端注册终端、过闸终端、App注册终端、过闸终端4结语目前，趋于成熟的生物识别技术包括面部识别、指纹识别、掌静脉识别、虹膜识别等。面部识别技术和静脉识别技术采用无接触方式，在公共服务行业，如城市轨道交通中逐步开展研究。面部识别技术和静脉识别技术在城市轨道交通AFC系统的应用技术层面存在异同点，在技术性能方面，掌静脉识别技术更加优异；在市场应用方面，面部识别技术应用更为广泛。但是从智慧城市轨道交通AFC系统发展需求和两种技术的算法更新发展角度出发，掌静脉识别技术能够为智慧AFC系统提供更加优良的应用场景。