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城市軌道交通作為一種大運量的運輸系統，在給群眾帶來便利的同時，同時也存在交通卡（幣）、手機NFC和二維碼、身份證件等遺失、轉讓、偽造、盜用等安全管理漏洞。尤其在重大公共安全和公共衛生安全預防常態化新形勢下，各地區紛紛上線人臉識別、二維碼、身份證件登記驗證等實名制認證措施，但是綜合考慮我國各城市不同的發展特點與模式，城市軌道交通實名認證系統仍存在政策不一、數據及其管理標準不一、線上登記平臺不完善、線下實名登記網點少、個人信息安全隱患等諸多問題。因此城市軌道交通實名認證系統亟需一套實名制、零漏洞、高效便捷的標準化有效解決方案。

生物識別技術是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性，（如指紋、人臉、掌靜脈等）和行為特征（如筆跡、聲音、步態等）來進行個人身份的鑒定。傳統的身份鑒定方法包括身份標識物品（如鑰匙、證件、ATM卡等）和身份標識知識（如用戶名和密碼）但由于主要借助體外物，一旦證明身份的標識物品和標識知識被盜或遺忘，其身份就容易被他人冒充或取代。生物識別技術比傳統的身份鑒定方法更具安全、保密和方便性。生物特征識別技術具不易遺忘、防偽性能好、不易偽造或被盜、隨身“攜帶”和隨時隨地可用等優點。[1]生物識別技術基于自身特點構成了城市軌道交通公共安全技術防范系統身份認證的重要一環。

   生物識別技術除了以上通用特點外，不同生物識別技術又有其各自的特點，比較常見的生物識別技術有人臉識別技術，指紋識別技術和掌靜脈識別技術。人臉識別技術易用性好，識別速度快，適用范圍廣，可進行被動識別，但與此同時人臉識別技術存在準確率低，安全性差、易盜用、侵犯隱私、漠視公眾選擇權、公共屬性與身份認證秘鑰屬性相違背等問題。指紋識別技術主要應用于小范圍場景，高效便捷，但存在易偽造，需接觸使用，無法應用于大范圍使用場景的特點。人臉和指紋相似，因此差異化信息量小，在用戶量大的情況下，無法區分每一位用戶，一旦應用于大規模用戶應用場景，就造成了大量的認假錯誤，無法適應城市軌道交通公共安全防范的生物特征識別的應用需求。掌靜脈識別技術具有特征充足、高度準確、快速穩定、高效安全、強隱私、主動使用、非接觸等特點，可以支持大用戶量、大流量、高并發場景的生物特征準確識別。對比人臉識別，指紋識別和掌靜脈識別可見掌靜脈識別技術對城市軌道交通公共安全技術防范系統鍥合度最高，標準化的掌靜脈識別技術可良好解決城市軌道交通公共安全技術防范系統中數據標準不統一、用戶安全信息采集隱患、公共衛生防疫非接觸使用要求、用戶基數大、高效便捷需要等問題和要求。

   掌靜脈技術已經經歷了20余年的發展。在過去，掌靜脈技術主要應用于私人高精度電子鎖、局域范圍身份識別等場景，這一方面是受硬件計算性能限制，但更多的是缺少優秀的人工智能算法模型，導致擁有豐富特征，可以準確區分億級用戶的掌靜脈特征只能應用于局部場景。隨著人工智能浪潮的到來，算法的不斷迭代和升級，掌靜脈識別技術可以達到10億人次0.3秒的閃速精確識別，且已得到公安部和工信部的權威認證，可以支撐億級市場1：N準確比對的應用需求，因此奠定了其面向城市軌道交通在內的社區級、城市級、區域級等大場景、大用戶量使用的推廣基礎。

掌靜脈識別算法技術，具有無與倫比的技術先進性。

目前，市面上的掌靜脈識別技術，停留在傳統的靜脈識別層面，其具備了精度高、不易仿冒、活體檢測、安全等優點，但是因為缺乏人工智能和大數據技術延伸和融合，識別速度慢，對目標手掌要求高，且有很大的局限性，僅能滿足【1:10000】以下等級的流量場景，因此主要用于掌靜脈智能鎖、1:1高安全等級身份驗證等應用場景，對高安全等級、大流量的社會基礎設施級別應用，這些技術是無能為力的。因此，掌靜脈識別技術至今仍被局限于一個狹小的應用市場。

其它公司的產品在使用時，都需要在設備上方固定位置、固定角度、停留一段時間。其它的技術可以歸為以下幾類：

（1）基于結構特征的方法：這類算法將掌靜脈看作是邊緣信息，利用邊緣檢測方法提取掌靜脈的分叉點和角點來表示掌靜脈特征并以此特征進行比對識別，這一類算法的代表性算法包括SIFT（scale invariant feature transform）和 SURF（speeded-up robust features）。

（2）基于紋理特征的方法：這類算法將掌靜脈圖像看做是紋理圖像，先通過變換將掌靜脈圖像變換到另一個域，然后提取紋理信息。這類算法的代表性算法包括CMF（complex matched filtering）、LDP（local directional pattern）、和ICP（iterative closet point）。

（3）基于子空間的方法：將掌靜脈圖像看作是高維向量或矩陣，通過投影或變換將其轉換成低維向量或矩陣，并在低維空間下對掌靜脈進行匹配。這類算法基本都通過PCA算法對圖像降維，然后采用LPP（locality preserving projections）算法提取掌靜脈特征進行比對識別。

這些算法不但在精度上有所欠缺，更大的缺點是，在1:N的應用場景下，只能使用暴力計算進行掌靜脈識別。這就是為什么在中國市場上，諸多掌靜脈識別產品，都不能使用到大規模用戶群、高流量、高并發的應用場景。

只有實現了掌靜脈特征的索引，才能夠像搜索引擎那樣在數千億張的圖像中，在數百毫秒之內返回結果。掌靜脈識別技術比搜索引擎技術面臨更大的挑戰，在于：

（1）搜索引擎要搜索的同一個詞組在任何網頁都是一成不變的，建立索引并查找到結果相對容易；而掌靜脈識別要搜索的同一個手掌的掌靜脈圖像在每一次刷掌時，得到的特征向量都不盡相同，對這種數據建立索引的技術難度高出兩個維度。

（2）搜索引擎并不要求返回給用戶一個唯一的答案，它可以返回無數的近似答案供用戶選擇；而掌靜脈識別的搜索比對，只能返回唯一的正確答案。

應用場景及流程示例

示例是掌靜脈可應用于城市軌道交通公共安全防范系統中的場景和用戶使用流程，在真實場景中，具體使用流程根據具體情況進行相應調整。

1.用戶注冊流程

根據使用場景不同，用戶信息可包含用戶實名身份信息，用戶賬戶信息，用戶用卡信息等。“完成”指在中心服務器用戶信息和掌靜脈信息保存成功。當用戶在某一處掌靜脈信息錄入完成后，可在設定范圍的多場景使用掌靜脈身份認證，無需重復注冊。

2.軌道交通乘客快速安檢流程

通過掌靜脈技術可快速分辨乘車人身份，進而得知乘車人歷史記錄，通過策略篩選可準確判斷乘車人是否可以快速安檢通關，進而提高安檢效率，降低乘客等待時間。

3.地鐵乘客乘車使用流程

用戶刷手入閘也即用戶實名入閘，通過入閘信息由入閘終端上傳，可知曉用戶入閘地點和實名身份等信息。當用戶下車出閘時刷手進行出閘請求，經過出閘終端上傳相關信息并進行相應結算，即可返回出閘終端對應出閘結果并反饋給用戶。

應當清醒的看到：加載了生物識別技術的地鐵票務系統，是保障城市軌道交通公共安全（公共安全專篇）與運營安全（運營安全專篇）之間的重要橋梁。

參考文獻

[1] 楊強, 譚禮俊. 生物識別技術對比淺析[J]. 大眾科技, 2005(2):51-52