无序的生物特征登机的制作方法

本公开涉及生物特征登机(biometric boarding)。特别地，它涉及改进乘客标识符的分配，以促进乘客登机，而不局限于严格有序的过程。

背景技术：

1、生物特征登机通常涉及有序过程，由此乘客排成单行。乘客在有序的队列中被一张一张地拍照，并将他们的照片与授权乘客的数据库进行比较。在有序队列中，乘客之间的间隔常常由机场工作人员或遵守工作人员或标牌指示的乘客维持。

2、当队列中的两名乘客彼此站得太近时，生物特征识别系统的面部捕获算法有时会变得混乱，从而尝试为两名乘客指派相同的标识符。当第一位乘客登机后，匹配系统变得无法将第二位乘客与有效登机数据匹配。虽然上面提到的混乱并不总是发生，但一旦发生，就会导致所谓的流程异常，并给整个登机过程带来显著的延迟。

3、因此，队列间距需要维持足够大的距离，以避免登机系统将“目标”乘客身份与另一个名已登机乘客的身份混淆。但是，要求排队的乘客之间保持一定的间距会容易地使登机时间加倍。在大多数情形下，还要求工作人员进行大量手动操作来维护该过程。

4、因此，在现有的有序生物特征登机过程中，可以实现的过程效率受到捕获技术的复杂性以及航空公司工作人员和标牌能够克服意外或不良乘客行为的效率的限制。乘客之间的距离越远，登机过程就越慢。

5、所有已知的生物特征登机系统都受到这些相同的限制，尤其是由于它们无法区分近面和远面(由于年龄或人口的变化，面部区域不准确)，以及缺乏随时间的身份跟踪(一个人将目光从相机上移开的瞬间可能会被身后看着相机的人所取代)。

6、理想情况下，无序登机(仍然是单行)将最小化事务时间(没有步行时间延迟)并增加自动化(对严格登机过程和经训练的代理人的要求更少)。通俗地说，这个问题被称为“堆叠问题”，即，生物特征处理一排乘客，他们往往站得彼此太近而“堆叠”。

7、为了避免识别问题，一些供应商采用与队列方向成直角的方式放置生物特征相机，以便乘客一个接一个地转身面对相机，或者更有可能一次一个地出现在相机前。但是，这种放置对于生物特征捕获来说不是最优的，因为乘客将自己对准这样的相机比将相机对准他们的运动方向更困难。这导致严重的处理延迟，因为目标乘客将自己定位为与客流成一定角度。

8、一种解决方案是结合三维(3d)相机，以获得“深度”数据，即，面部已被捕获的乘客与3d相机之间的距离。例如，人脸捕获系统可以忽略任何在特定距离阈值之外的人脸。但是，这种解决方案仍然要求在乘客之间维持一定的距离，以便最小化堆叠问题。

9、期望进一步最小化堆叠问题的解决方案。应该理解的是，如果本文提及任何现有技术，那么此类参考并不构成承认该现有技术在澳大利亚或任何其它国家构成本领域众所周知常识的一部分。

技术实现思路

1、在一个方面，公开了一种用于控制至少一个被跟踪对象的访问的方法，包括：获取或接收一系列假设为拍摄至少一个被跟踪对象的二维图像，以及关于至少一个被跟踪对象的位置数据；为至少被跟踪对象指派唯一的跟踪标识符；从位置数据提供至少一个被跟踪对象的轨迹；确定轨迹或从轨迹计算出的数据中是否存在不连续性，以及如果检测到不连续性，那么获取或接收至少一个被跟踪对象的一个或多个新图像，并向至少一个被跟踪对象指派新的唯一跟踪标识符；以及如果检测到不连续性，那么基于一个或多个新图像中的至少一个新图像，或者如果未检测到不连续性，那么基于来自该系列二维图像的至少一个图像，确定是否应当允许访问。

2、在一些形式中，确定是否存在不连续性的步骤包括确定距离不连续性条件或速度不连续性条件是否被从轨迹获得的距离数据或速度数据的时间序列满足。

3、在一些形式中，不连续性条件是时间序列中两个数据样本之间的差异是否：1)超过阈值，或2)超过或等于阈值。

4、在一些形式中，阈值至少部分地取决于获取两个数据样本的时间之间经过的时间。

5、在一些形式中，该方法还包括：提供从轨迹或二维图像计算出的统计或度量的时间序列，并且确定统计或度量不连续性条件是否被统计或度量的时间序列满足。

6、在一些形式中，该方法还包括在确定轨迹或从轨迹计算出的数据中是否存在不连续性之前检查是否满足统计或度量不连续性条件。

7、上面提到的方法可以是生物特征访问控制方法。生物特征访问控制方法还可以是面部生物特征控制方法，其中所述至少一个被跟踪对象是人的面部区域。统计或度量可以是面部区域尺寸或从二维图像计算出的生物特征分数。

8、在一些形式中，该方法包括将对象检测算法应用于三维图像以检测一个或多个对象，每个对象是所述至少一个被跟踪对象中的所述一个。

9、在一些形式中，位置数据至少包括深度数据。

10、在第二方面，公开了一种用于计数一个或多个被跟踪对象通过检查点的发生次数的方法。该方法包括处理每个被跟踪对象的通过并允许被跟踪对象的通过。对每个被跟踪对象的处理包括：获取或接收假设为拍摄被跟踪对象的一系列二维图像，以及关于被跟踪对象的位置数据；为被跟踪对象指派唯一的跟踪标识符；从位置数据确定被跟踪对象的轨迹；以及确定轨迹或从轨迹计算出的数据中是否存在不连续性，以及如果检测到不连续性，那么将新的唯一跟踪标识符指派给被跟踪对象的所获取的一个或多个新图像。确定通过检查点的发生次数包括确定已指派的不同唯一跟踪标识符的数量。

11、在一些形式中，允许通过包括，如果检测到不连续性，那么基于新的唯一跟踪标识符和一个或多个新图像中的至少一个确定是否应当允许访问，或者如果未检测到不连续性，那么基于现有的跟踪标识符和来自一系列二维图像中的至少一个图像确定是否应当允许访问。在确定通过检查点的发生次数时，仅对指派给允许通过的被跟踪对象的跟踪标识符进行计数。

12、在第三方面，公开了一种用于跟踪一个或多个被跟踪对象通过检查点的发生次数进行计数的方法。该方法包括：获取或接收假设为拍摄每个被跟踪对象的一系列二维图像，以及关于被跟踪对象的位置数据；为被跟踪对象指派唯一的跟踪标识符；从位置数据确定被跟踪对象的轨迹；确定轨迹或从轨迹计算出的数据中是否存在不连续性，以及如果检测到不连续性，那么获取或接收获取的被跟踪对象的一个或多个新图像，并为被跟踪对象指派新的唯一跟踪标识符；如果检测到不连续性，那么基于一个或多个新图像中的至少一个，或者如果未检测到不连续性，那么基于来自该系列二维图像的至少一个图像，确定是否应该允许通过；以及如果确定允许通过，那么增加计数。

13、在第四方面，公开了一种控制或监视对具有一个或多个入口点或一个或多个出口点或两者的场所或运输模式的访问的方法，包括在每个入口点、在每个出口点或两者处实现如上面提到的第一或第二方面的方法。

14、在第五方面，公开了一种生物特征访问控制方法，包括上述任一方面所提到的方法。

15、该方法可以是面部生物特征访问控制方法，其中被跟踪对象是人的面部区域，例如以想要访问旅行车辆的乘客的形式。

16、统计或度量可以是面部区域或从二维图像计算出的生物特征分数。

17、该方法可以包括将对象检测算法应用于三维图像以检测一个或多个对象，每个对象都是被跟踪对象。

18、在第六方面，公开了一种其上存储有机器可读指令的计算机可读介质，指令在被执行时适于执行根据上面提到的任一方面的方法。

19、在第七方面，公开了一种访问控制系统，该系统包括被配置为执行机器可读指令的处理器，机器可读指令在被执行时适于执行根据上面提到的任一方面的方法。

20、在一些形式中，该系统包括图像捕获布置，该布置包括二维相机和三维相机。

21、在使用中，图像捕获布置可以直接定位在要由访问控制系统处理的被摄体的队列的前面。

22、访问控制系统可以是生物特征登机系统。

23、在第七方面，公开了一种通过使用生物特征访问控制系统依次处理每个被摄体来控制或监视一个或多个排队的被摄体的访问的方法，其中生物特征访问控制系统包括直接面向队列的方向的图像捕获布置。所提供的生物特征访问控制系统可以根据上面提到的第六方面。