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人脸识别技术在机场的应用及性能指标
来源:   时间:2017年08月18日   点击:4383次


作为“智慧候机楼解决方案”的关键技术——人脸识别技术来说目前已经日趋成熟,通过该技术实现自动化取代人工识别旅客人证的一致性是未来的主要方向。在此基础上还有物体识别,以及目前还不是很成熟的行为识别,现在主流的安检设备还是为 安检门 、手持金属探测器、安检机等设备。

当前人脸识别技术在机场的主要应用有两种模式。一种是1:1的识别比对模式,即在安检时核对人、证件和登机牌的一致,这种识别比对相对简单;第二种是1:N的识别比对模式。比如在安检验证的同时比对黑名单库。相较于1:1的识别技术,1:N的识别在技术层面上会更难一些,这也可以显示出不同技术、不同算法之间的差异和优劣。

那么,在选用人脸识别产品的时候如何判断人脸识别的指标?

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人脸识别有两个指标体系,一个是FPIR误识率(将他人错误地认定为本人的比例),一个是FNIR误拒率(将本人错误地不予承认的比例)。由于FPIR和FNIR之间是平衡关系,所以算法的优劣,是将FPIR固定在一定阈值时,由FNIR的高低来判断的。FNIR越低,算法精度越高。这两个指标是相互关联的,单纯的考虑其中任何一个指标非常高是没有意义的,需要同时考虑两个指标才可以确定人脸识别技术的识别准确率。也就是说误识率和误拒率的数据值越小越好。


如上图的测评结果,测评中用的是标准证件照片(静态识别),误识率是0.2%,后面的N是数据库的大小,160K表示的是16万张人脸的一个数据库。例如:如果某机场每年的吞吐量是9000万,每天离港人数大概是16万,上图为从16万人中挑选一个人进行的测试样本测评结果。左边是不同的人脸识别技术供应商,在误识率为0.2%的情况下,排名第一位的产品可达到误拒率5.2%,而排在最后一位的误拒率为91.5%。


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