人脸识别在城市公交领域存在的问题

人脸识别技术的主要流程包括人脸图像采集、人脸检测、预处理、人脸特征点提取和人脸匹配/识别等几个环节，基于此，人脸识别技术公交领域在实际应用中存在一些问题，如下：

一、识别精度要求高

公交支付属于支付行业，在支付行业要求识别精度高，不出现错误，识别错误会引起大量的投诉，对用户体验和公交运营都是一个大的挑战，并且严重影响用户对人脸识别的接受度。

二、用户基数大

公交用户群体有用户基数大的特点，相比金融行业和铁路行业的1:1比对，公交行业的1：N比对相对有更多的比对基数，一个城市的公交系统几乎涵盖了整个城市所有人员，地市级城市往往都有上百万的用户量。

三、通行效率要求高

公交系统由于人员众多，特别是在上下班高峰期间人员密集度高，要求实现快速通行，才能避免客流拥塞与交通拥堵。

四、运行环境差异大

由于公交运行在城市的各个角落，覆盖整个城市，既有高楼大厦、高架、隧道密布的城区，也有偏远的郊区，因此公交的环境相对复杂;同时，公交的停靠位置、时间的不同也会出现光线不同，存在逆光、弱光、强光等不同的光照环境;还有在不同区域，和同一区域的不同位置，当前4G网络环境也各不相同，网络信号弱的地方在线识别受到极大限制。

五、建设成本高

城市公共交通是社会性公益行业，大部分公交企业都面临着资金紧张的问题。当前市面上的人脸识别终端多为人脸识别终端，没有传统的刷卡和扫码功能，因此公交需要安装多个终端。这一方面增加建设成本，造成社会资源浪费，另一方面多套设备往往对应多套管理系统，增加了运营管理成本，也带来了数据整合方面的问题。