基于人脸识别的演唱会售票系统设计与实现

陈宇航 张翔

摘要：随着社会的不断发展，以演唱会为代表的娱乐项目越来越受欢迎，但在售票过程中非法倒卖的现象十分猖獗。为了解决此问题，文章设计并实现了一款基于人脸识别的演唱会售票系统。该系统集成了注册、登录、支付、选座等多种功能，通过人脸识别技术严格验证购票者的身份，确保购票过程的安全性和效率，有效遏制了非法倒卖门票的行为，极大地提升了购票体验。该系统功能全面，适应性强，具有广阔的发展前景，将为演唱会售票市场带来全新的变革。

关键词：人脸识别；演唱会；售票系统；安全性

中图分类号：TN711文献标志码：A

0 引言

随着科学技术的飞速进步和人民生活需求的不断提高，各行各业都在积极探索将新技术融入日常工作，以提高工作效率。随着现代生活水平的提升，人们对于文化娱乐活动的需求也在逐步增加。演唱会等音乐类活动因其独特的魅力，受到越来越多人的喜爱。然而，在演唱会的售票环节，“黄牛”倒卖门票的现象愈发严重，导致票价飙升，这不仅严重影响了观众的观影热情和体验，还损害了演唱会的正常市场秩序。

追根溯源，这一现象的产生主要归因于传统的售票方式（纸质或电子形式）缺乏对购票者身份的核验和记录机制。黄牛能够购买大量门票并转售，而真正热爱音乐、期待观赏演唱会的观众却难以购票。为了解决此问题，基于人脸识别的演唱会售票系统应运而生。

1 人脸识别技术在售票系统中的应用与价值

1.1 人脸识别简述

人脸识别是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用已存储的若干已知身份人脸图像的数据库，验证和鉴别场景中单个或多个人的身份^[1]。

1.2 人脸识别的应用领域

作为生物特征识别的一个重要方面，人脸识别在档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统的罪犯身份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景^[2]。在万物互联的时代，将人脸识别应用于不同领域能大幅提高信息的安全性，减少信息校对的工作量^[3]。

1.3 系统设计意义

为了防止演唱会售票环节中出现大量的“黄牛”，将人脸识别技术应用于售票环节具有重要意义。基于人脸识别的演唱会售票系统能够核实购票人的个人身份信息，消费者在经过身份信息的核验后才能购票，并限制其购票数量，从而保障购票过程的安全性。这一设计不仅有效解决了非法购票和票务转售的问题，还为用户提供了更加方便快捷的购票体验。用户只需进行一次人脸注册，在后续的购票过程中只需核验人脸信息，无需排队等待和交换实体票，大幅提升了购票效率。

2 基于人脸识别的演唱会购票系统需求分析

2.1 功能需求

2.1.1 用户信息管理

用户注册：用户可以通过系统进行注册，在注册过程中须提交基本信息，包括姓名、手机号码及身份证号码等。

用户登录：已注册的用户可以通过用户名和密码或者手机号码和验证码等方式进行登录。

人脸注册：用户可以进行人脸注册，上传人脸图像以便进行后续的识别和验证。

人脸验证：在购票或进行其他关键操作时，用户可以通过人脸验证来确认身份。

2.1.2 演唱会信息管理

演唱会列表：系统可以提供演唱会列表功能，展示包括演唱会名称、时间、地点等在内的详细信息。

演唱会详情：用户可以查看指定演唱会的详细信息，包括参与的艺人、票价、座位图等。

2.1.3 售票功能

座位选择：用户可以在系统中选择座位，实时查看座位的价格和可用性，以便选择最合适的座位进行购票。

售票流程：用户可以将所选座位添加到购物车中，随后进行支付以完成购票。

电子票生成：用户购票成功后，系统会自动生成电子票，并将其发送给用户。

2.1.4 订单管理

订单列表：用户可以查看自己的订单列表，其中包括订单号、演唱会信息以及座位信息。

订单详情：对于特定的订单，用户还可以查看其详细信息，包括订单号、相关演唱会和座位等。

取消订单：若用户需要取消尚未使用的订单，则可以通过系统实现这一操作。

2.1.5 支付管理

支付接口：系统需要与多个支付平台进行对接，确保提供稳定的支付接口。支持用户使用各种支付方式完成订单支付。

2.1.6 安全性和隐私保护

用户信息保护：系统需要对用户的个人信息进行保护，确保用户数据的安全性和隐私保密性。

人脸图像保护：系统需要对用户的人脸图像进行保护，确保图像数据不被滥用或泄露。

2.2 对安全性的要求

由于演唱会门票具有经济价值，涉及用户的个人信息和财务信息，系统必须提供高级别的安全保障，以保护用户的隐私和资金安全。为实现这一目标，系统应采用先进的加密算法，强化数据保护措施，防止信息泄露和遭受恶意攻击。具体而言包含以下几个方面。

2.2.1 用户数据安全

为了保障用户的个人信息和账户信息在未经授权的情况下被访问和泄露，演唱会售票系统应采取严密的加密措施来保护用户数据的安全性。这包括在数据存储和传输过程中实施强效的加密技术，确保用户数据的安全性得到充分的保障。

2.2.2 人脸数据保护

用户的人脸数据作为高度敏感的个人信息，必须得到严格的保护。因此，系统应采用先进的存储和传输技术，确保人脸数据在存储和传输过程中的安全性和完整性，防止被非法获取、篡改或滥用。同时，系统在使用用户人脸数据前，应明确告知用户数据的使用目的，并在获得用户同意后进行合法、合规的采集和处理。

2.3 设备及分布

基于人脸识别的演唱会售票系统的设备及分布包括以下几个方面。

2.3.1 人脸识别设备——摄像头

售票系统为了确保用户身份验证的准确性和高效性，需要使用高质量、高分辨率的摄像头设备来获取用户清晰的人脸图像。这些摄像头设备可以部署在入场口、票务窗口等关键位置，以便捕捉用户的人脸图像进行身份验证。

2.3.2 服务器设备——高性能服务器

售票系统需要部署在高性能的服务器上，以确保系统的稳定性和响应速度。服务器可以分布在不同的地点，通过形成集群或冗余备份来提高系统的可用性和容错性。

2.3.3 终端设备——售票终端

售票系统可以在演唱会场馆内设置售票终端，用户可以通过终端设备完成人脸识别身份验证、选择演唱会和购票等操作。

2.3.4 数据库设备——数据库服务器

服务器负责存储和管理各类关键数据，包括但不限于用户信息、演唱会详情、订单记录等。在本系统中，本文选用MySQL作为数据库服务器，以其卓越的稳定性和扩展性，为售票系统提供强大的数据支撑。

2.4 支撑软件

基于人脸识别的演唱会售票系统需要以下支撑软件。

2.4.1 人脸识别算法库

售票系统需要使用先进的人脸识别算法库，本设计采用OpenCV这一强大的人脸识别算法库，用于实现人脸图像的特征提取和比对，以完成用户身份验证。

2.4.2 服务器端开发框架

为实现售票系统的业务逻辑处理和高效数据交互，系统采用SpringBoot作为服务器端开发框架，用于实现系统的业务逻辑和数据交互。

2.4.3 前端开发框架

为了确保售票系统拥有用户友好且交互性强的界面，本研究采用Angular作为前端开发框架，为售票系统提供了高效、灵活的前端开发解决方案，使得用户界面更加美观、易于操作，提升了用户体验。

2.4.4 操作系统

售票系统可以运行在不同的操作系统上，如Windows、Linux、macOS等，具体选择取决于系统的需求和部署环境。

2.4.5 网络通信协议

售票系统需要使用网络通信协议，如HTTP、TCP/IP等，用于实现终端设备和服务器之间的数据传输和通信。

3 系统设计与实现

通过体系结构能看出一个系统的总体框架^[4]，基于人脸识别的售票系统体系结构如图1所示。系统主要分为用户和管理员2类使用角色。用户通过用户界面进行注册登录，然后，可以浏览演唱会列表并查看演唱会详情。在购票时，用户通过人脸识别进行身份验证。系统将用户的人脸信息与已注册的人脸进行比对，以此确保购票的用户是合法的。系统管理员可以通过系统管理模块进行管理员登录，并进行相关的系统管理操作。

3.1 主要算法设计

基于人脸识别的演唱会售票系统的主要算法设计如下。

3.1.1 人脸录入算法

用户输入用户信息和人脸图像，系统对人脸图像进行人脸检测和特征提取后，再将提取的人脸特征与用户信息关联，并存储到人脸数据库中。

3.1.2 人脸识别算法

用户输入待验证的人脸图像，系统对人脸图像进行人脸检测和特征提取，并将所提取的人脸特征与人脸数据库中的人脸特征进行比对，若匹配成功，则验证通过；否则，验证失败。

3.1.3 演唱会信息查询算法

用户输入演唱会ID或其他查询条件，系统在演唱会数据库中检索符合条件的演唱会信息后返回查询结果。

3.1.4 座位选择算法

用户输入演唱会ID和座位号，系统检查座位是否可选，如果座位可选，在用户选座后将座位状态更新为已售。

3.1.5 订单生成算法

首先，用户输入用户ID、演唱会ID和座位ID；然后，系统检查用户、演唱会和座位是否存在，若存在，则创建订单对象，并将用户ID、演唱会ID、座位ID和订单状态赋值给对象的属性；最后，系统将订单对象存储到订单数据库中。

3.1.6 订单支付算法

用户输入订单ID和支付信息，系统检查订单是否存在是否已支付；若已支付，系统更新订单状态为已支付，并记录支付信息。

3.2 软件体系结构

基于人脸识别的演唱会售票系统模块可分为4个模块，分别为用户模块、系统管理模块、演唱会模块以及人脸识别模块，涵盖整个演唱会售票过程，如图2所示。

用户通过用户界面进行注册或登录操作。在用户注册或登录成功后，系统会要求其进行人脸录入，以便将用户的人脸信息保存在系统中。当用户进入系统后，可以通过演唱会信息管理模块查询演唱会的详细信息。一旦用户选定了心仪的演唱会，将进入座位管理模块，以选择合适的座位。在完成座位选择后，用户将进入订单管理模块，系统会自动生成订单。接下来，用户需要支付订单，此时，系统调用支付模块来完成支付操作。在支付成功后，订单管理模块更新订单状态为已支付。在完成订单生成和支付后，用户可以在订单管理模块查看和管理自己的购票订单，实现全程流畅操作。系统的主要运行与处理流程如图3所示。

4 测试用例

在系统测试中，本文分别对预订门票、注册人脸信息、人脸识别、门票购买等功能进行测试，对系统的安全性、效率等方面的性能进行了测试。系统出现的问题和解决措施如表1所示。

以上出错信息和故障情况是系统必须面对的挑战。为了确保系统的稳定性和完善用户的体验，系统应该根据具体的业务需求和错误处理机制进行相应的设计和实现。在处理错误时，系统输出的信息应该清晰明了，确保用户能够理解出错的原因。同时，系统还应提供相应的解决方案或联系方式，以便用户在遇到问题时能够及时寻求帮助。

在测试过程中，研究人员发现该系统需要一定的硬件、网络和设备支持，包括高像素摄像头、高速网络连接以及专业的人脸识别设备等。因此，为了确保系统在实际应用中的顺畅运行，研究人员在系统设计和开发阶段需要充分考虑这些支持条件，并采取相应的措施来满足上述要求。

测试结果表明，基于人脸识别的演唱会售票系统展现出优越的安全性。该系统能够精确地识别每个购票者的人脸信息，从而有效防止同一人购买多张门票。与传统的门票销售系统相比，这一系统不仅在安全性方面更胜一筹，还提供了更为高效的销售方式，极大地提高了演唱会的组织效率和顾客满意度。

5 结语

本文设计并实现了一种基于人脸识别的演唱会售票系统，旨在有效减少票务倒卖的现象。经过测试，该系统功能相对完善，但在人脸识别功能的安全性方面仍有待提升。展望未来，课题组可以与腾讯等提供人脸识别服务的企业展开合作，进一步优化系统并投入实际应用，以提升演唱会售票过程的效率。总体而言，该系统拥有广阔的应用前景，值得进一步深入完善和推广。

参考文献

[1]ZHAO W， CHELLAPPA R， PHILLIPS P J， et al. Face recognition： a literature survey[J]. Acm Computing Surveys， 2003（4）：399-458.

[2]李武军，王崇骏，张炜，等.人脸识别研究综述[J].模式识别与人工智能，2006（1）：58-66.

[3]张绍林.基于JavaEE5体系的联网售票系统设计与实现[D].天津：天津大学，2009.

[4]施浬.一个演唱会在线票务管理系统的设计与实现[D].武汉：华中科技大学，2018.

（编辑 王雪芬编辑）

Design and implementation of concert ticketing system based on face recognition

Chen  Yuhang， Zhang  Xiang

（Chengdu University of Technology， Chengdu 610059， China）

Abstract：  With the continuous development of society， entertainment projects represented by concerts become more and more popular， but the phenomenon of illegal scalping is rampant in the ticketing process. In order to solve this problem， this paper designs and implements a concert ticketing system based on face recognition. The system integrates various functions such as registration， login， payment， seat selection， etc. It strictly verifies the identity of the ticket buyer through face recognition technology to ensure the security and efficiency of the ticketing process， effectively curbing the illegal selling of tickets and greatly enhancing the ticketing experience. With comprehensive functions and strong adaptability， the system has a broad development prospect and brings a brand new change to the concert ticketing market.

Key words： facial recognition; concert; ticketing system; security