的场景与刷脸领取场景比拟像，因而我们运用了成熟的金融级别的人脸算法。获取一切选手的照片的成绩，我们是经过后面引见的报名和领配备的环节处理的：我们会要求选手在报名的时分提交一张自己的照片，但是这不能保证一切人都提交了质量足够好的照片，而且提交的照片是自己。这就需求在现场支付配备的时分处理，由于这影响到竞赛时能否正常顺利入场。上面引见我们是如何在完成支付配备的同时获取到选手的照片：我们都晓得，入场验票时是需求票的，选手在运用身份证领配备的时分其实他的身份证就是一张票，选手运用大麦的闸机零碎刷身份证后，零碎会依据身份证号读取到选手的信息，然后会经过闸机的打印零碎打印出一张小票，选手拿着小票到相应的窗口支付参赛配备。但是这样无法满足主办的要求，必需要求选手持自己身份证到现场支付配备，当然也无法满足我们本人的需求——获取到一切选手的照片。因而我们在选手刷身份证的时分对他停止了1比1比对，确认是自己后再去采集一张用户现场的照片，这就完成了身份确认和照片的获取。在这个方案里，支付配备的这个流程其实是可以优化的，用户在第1步报名时提交的照片有很多是质量很棒可以间接用的，没有必要到现场再停止一次采集，关于这局部用户我们有了他们的照片之后会引导他们间接经过1比N人脸刷脸比对入场打印小票停止支付配备，这个方案的优点是：1、 间接刷脸，无需刷身份证+1比1比对+采集，让支付效率更高，防止现场排队2、 处理了很多已上传人脸的用户忘带身份证或许身份证丧失招致的无法支付配备的成绩小结：我们经过报名的时分引导选手提交照片，经过现场引导让提交照片的选手间接刷脸支付配备，关于刷脸辨认失败和未成功提交人脸的选手经过1比1停止自己确认并停止人脸采集，这样就确保了一切选手的照片都到了我们的人脸底库，也就使得我们在竞赛当天可以让选手间接运用1比N比对间接刷脸入场。维护用户隐私与数据平安我们的人脸辨认入场的方案是基于用户的照片，这就触及到用户的隐私，我们会在马拉松报名的时分提早告知用户，取得用户的受权，我们需求做的更多的是如何保证用户照片的平安。上面引见我们的方案：闸机辨认到用户后需求显示用户的照片，爲了维护用户的照片不被泄露，我们对读取用户照片的接口做了受权判别，非受权设备无法获取照片数据，只要已受权的设备才干获取到照片数据，且是曾经停止过加密处置的，保证了数据不会从端上泄露。现场采集用户照片时，我们会将采集到的照片停止编码之后再停止一次加密操作，加密之后上传到效劳端，上传成功之后会立刻删掉本地的照片。在本场竞赛完毕之后效劳器会自动将一切照片删掉。经过以上操作，保证了用户的照片数据平安，也就维护了用户的隐私。人脸闸机软件架构演进讲完了我们的人脸辨认方案，上面再引见一下我们的软件架构是如何支撑我们的人脸辨认入场：我们的闸机采用的是安卓零碎，开发闸机的人脸核验零碎跟开发普通的安卓使用稍有不同，我们需求针对硬件停止适配：机芯（摆闸、辊闸），打印机，二维码模块，RFID模块，身份证模块等。那整个闸机的软件架构很自然的就成上面的样子：