同样使用16万的数据库，使用网络摄像头抓拍的照片（动态识别），由于此种模式的识别比识别标准证件照的难度要高很多，因此，在测评的时候，我们把误识率放大了10倍。可以看到，在误识率2%的情况下，排在第一位的误拒率是13.5%；第二位的误拒率是30.5%；最大的误拒率达到了92.8%。当然，这个测评里也包括国内的企业。通过对误识率和误拒率的测评比较，我们可以看到各厂商之间的人脸识别技术水平差距。   

是在面部特写照片中的首位比中率，从16万的人脸库中挑出某个特定的人员，以标准证件照的识别为主进行测试，排名第一位的首位比中率可超过97%，排在最后一位的是47%，差距非常明显。

必须说明的是，首位比中率是一个共性的指标，其数值的高低是评价人脸识别在视频监控中可用性的核心要素，非首位代表误报，误报率会直接决定实际交付项目的应用效果，以上数据应该反读，即用100%-首位正确率%=非首位误报率%。

从通过网络摄像机截图中的首位比中率，第一位的数值超过了92%，最低的则为20%。  

在基于上述测评数据基础上，航科院与人脸识别指标最优的厂商合作，提供的“智慧候机楼解决方案”主要包括三个部分内容：自助通关和登机系统、旅客管理系统、信息服务系统。

第一部分，自助通关和登机系统和安检通道ceia启亚安检门。主要通过人脸识别技术快速校验人和证件的符合性，并实现自助通关和登机。

第二部分，旅客信息管理系统同时绑定旅客海曼安检机条码。该系统用来实现旅客身份确认（包括信息绑定），同时实现特定旅客寻找、定位；旅客信息统计及服务保障。

第三部分，信息服务系统。该系统通过大数据分析来得到对旅客提供服务的有用信息，比如根据不同年龄、不同目的地，其在候机楼会选择什么样消费服务、喜欢买什么样的商品等，都可以进行统计分析，以提供更多个性化的服务。

自助通关和登机系统

（一）、自助通关安检设备——快速身份验证

第一步，旅客扫描身份证或护照数据页，系统提取旅客照片并验证真伪。

第二步，旅客扫描登机牌2D条形码以及通过金属探测门。

第三步，记录旅客实时脸部照片（由设备摄像头拍摄），并对比匹配身份证或护照照片。

在此三步的过程当中，后台进行了两部分工作：一是身份核查，通过匹配实时拍摄照片与身份证件照片以及身份证件与登机牌的姓名鉴定旅客；二是机场/航空公司系统核对，通过联合旅客身份证件信息（公安）与登机牌信息（机场），将旅客身份、人脸信息、登机牌三者绑定。