生物識別技術在學生管理中的應用

周翔寧

摘 要：目前，隨著高等教育的發(fā)展和現代高等教育體系建設的推進，高等院校特別是高職院校的新生來源越來越多元化。冒名頂替、替考、替人考勤等情況層出不窮。隨著技術的發(fā)展，新型生物識別技術識別率越來越高，將其應用于學生管理中對于提高學生管理的效率和質量都有重要意義。

關鍵詞：生物識別技術；學生管理

一、引言

目前，隨著高等教育的發(fā)展和現代高等教育體系建設的推進，高等院校特別是高職院校的新生來源越來越多元化。高考招生、提前自主招生、注冊入學、對口單招、中高職銜接、高職本科銜接等招生模式豐富了高校的生源類型。同時，不同類型的生源特別是成人教育的生源也越來越復雜，學生入學時存在冒名頂替現象，考試時存在替考行為，有的學校甚至有學生專門替人在課堂上應付老師點名。這些行為輕則損害校風校紀，重則違法犯罪，有時學校還需承擔連帶責任。在實際操作中，管理人員對于新生（考生）是否為同一人的判斷尺度過嚴，則會對新生入學（考生考試）有所影響，有時會導致學生投訴。于是有的管理人員則放寬尺度，但又會有漏網之魚。然而冒名頂替入學將會直接影響受害學生的人生軌跡，日后相關人員和學校也要承擔責任。

隨著技術的發(fā)展，新型生物識別技術識別率越來越高，將其應用于學生管理中對于提高學生管理的效率和質量都有重要意義。

二、總體設計

通過對學生從入學到畢業(yè)整個過程的分析，主要在新生入學、上課考勤、考試這幾個環(huán)節(jié)需要對學生進行生物識別。

（一）新生入學

在新生入學階段最容易出現冒名頂替入學的情況。新生入學時，高校一般要求學生提供身份證、錄取通知書等用于個人身份的識別。根據《中華人民共和國居民身份證法》第一章第二條的規(guī)定，年滿十六歲的中國公民應申領居民身份證。由于生長發(fā)育及化妝等因素，學生在16歲時拍攝的身份證照片與其在18歲大學入學時本人面容存在一定差距，從而導致入學時存在冒名頂替現象。在新生入學環(huán)節(jié)引入人臉識別、身份證檢驗手段，聯合進行比對，提高識別成功率。

首先，現場采集學生照片，同時通過身份證讀取設備讀取身份證信息；然后將現場采集的學生照片與身份證讀取設備獲取的學生身份證照片進行對比識別，同時將身份證讀取設備獲取的學生信息在新生數據庫中作比對。這樣可以盡量確保該新生所持身份證確為本人所有，且為本校新生。如果出現人臉識別未通過、新生信息與新生數據庫中信息不符等情況，高校應要求學生盡快提供相關證明，并與上級主管部門聯系，排除疑點，避免出現冒名頂替或學生信息錄入錯誤等情況。

（二）上課考勤

高等院校上課模式與中學不同，學生相對自由。某些自控能力不好的學生課堂出勤率不高，學習效果自然大打折扣。為提高學生出勤率，很多學校也想了各種辦法如WIFI簽到、課堂上掃二維碼簽到等，但這些方法都存在較易破解的漏洞。引入生物識別技術，可以有效的避免替人簽到的漏洞。

（三）考試

考試是檢測學生學習效果的重要手段。某些考試更是人事制度公平性的體現。無論是校內期末考試，還是政府部門安排在高校進行的人事考試，都存在有替考的現象。在考試中引入人臉識別與身份證讀取設備，交叉比對考生信息，可以有效的減少替考現象。

三、技術實現方案

（一）身份證讀取設備

身份證讀取設備現在有很多家公司在做，以某電子公司的產品為例，該居民身份證閱讀機具可選USB/RS232接口，采用ISO 14443 TYPE B非接觸IC卡閱讀技術，通過內嵌的專用安全控制模塊，將身份證芯片內的個人信息讀出并將此信息上傳給計算機，并可將身份證內的數字壓縮相片還原為可視照片，同時平均無故障工作時間大于5000小時。

該居民身份證閱讀機具有多種讀取模式，選擇合適的模式，可以同時讀出相片文件“ZP.BMP”和身份證信息文件“WZ.TXT”。身份證信息文件格式如下：

姓名

性別

民族

出生日期

住址

身份證號碼

發(fā)證機關

簽發(fā)日期-有效日期。

通過函數可以將身份證信息和相片文件保存起來，函數如下：

Dim Info As String

Info = FileSys.ReadAllText（ApplicationPath & "wz.txt"， Encoding.Default） '讀取生成的文本文件

info = info.Replace（vbcrlf，vblf） '將回車換行替換為換行

Dim pars（） As String = Info.Split（vblf） '將讀取的信息拆分為數組

Dim r As Row = Tables（"CHECK"）.AddNew

r（"姓名"） = pars（0）.Trim（）

r（"性別"） = pars（1）.Trim（）

r（"民族"） = pars（2）.Trim（）

r（"出生日期"） = pars（3）.replace（"年"，"-"）.Replace（"月"，"-"）.Replace（"日"，""）

r（"住址"） = pars（4）

r（"身份證號碼"） = pars（5）

r（"發(fā)證機關"） = pars（6）

r（"簽發(fā)日期"） = pars（7）.SubString（0，10）.Replace（"."，"-"）

r（"有效日期"） = pars（7）.SubString（11）.Replace（"，"，"-"）

FileSys.CopyFile（ApplicationPath & "zp.bmp"， ProjectPath & "＼Attachments＼" & r（"身份證號碼"） & ".bmp"，True） '照片復制到Attachments目錄endprint

r（"照片"） = r（"身份證號碼"） & ".bmp"

這樣，我們就獲得了在數據表中分開顯示的身份證相關信息及以身份證號命名的身份證數字照片。將身份證信息錄入新生數據庫進行比對，即可確認該生是否為應報到新生。把身份證數字照片錄入人臉識別引擎，進行報到新生現場比對。

（二）人臉識別引擎

新生入學人臉識別和考生人臉識別實際上就是用于身份驗證的1：1人臉識別。系統只需要識別現場采集的照片與身份證中提取的照片是否為同一人即可。其原理主要是利用圖像處理技術同圖像中提取特征點，再利用生物統計學原理建立數學模型，將該模型與待測者面相進行特征分析，根據分析結果給出相似值，通過相似值來判斷是否為同一個人。

現有的人臉識別軟件中，虹軟人臉認知引擎比較適合我們的需求。由于環(huán)境的限制，特別是考試現場，一般各考場不允許也沒有條件上網。而虹軟人臉認知引擎提供了離線SDK，可獨立運行在終端設備或者獨立服務器中，應用端可獨立完成算法運行，能保證用戶數據的私密性，自主運營與保護用戶敏感信息。該引擎檢測速度較快，20ms即可檢測出來，人臉比對時間大約在200ms左右。

（三）人臉識別考勤系統

考勤的人臉識別需求與新生入學、考生入場的人臉識別需求有所不同。后者對于識別時間的要求略低，以20秒/人的驗證速率計算，一個30人標準化考場全部驗證完成需要10分鐘。如果是新生入學驗證，由于場地基本沒有限制，若同時使用十臺終端進行驗證3000名新生，約需100分鐘完成工作。而對于上課考勤場景，學生上一節(jié)課下課后，需要移動到下一節(jié)課所在的教室，這樣學生大約提早10分鐘抵達教室。這個時間對于30人以上的班級特別是合班上課的課程，就遠遠不夠了。

其實，市場上已經出現了適用的相關產品，如某公司的智能前臺。該產品可以在3米內多人行進間識別，耗時約0.6秒，同時可以將考勤數據自動傳輸至服務器，統計出勤數據方便快捷。只需在教室中適當地點安裝類似產品，利用學生入學時采集的照片進行人臉識別，再結合教室課表，即可實現考勤自動化識別，節(jié)省教師在考勤上花費的時間。

四、結語

總而言之，生物識別技術引入高校學生管理工作，可以有效的避免冒名頂替、替考等現象，提高學生課堂出勤率。但同時，生物識別技術也存在著一些遺憾。由于身份證中的照片質量較差，圖片識別難度較高，而公安部旗下NCIIC的人臉比對接口并不對外開放，目前只有銀行系統可以使用。未來當身份證中普及存儲指紋數據后，可以采用現場采集指紋與身份證中的指紋比對的方式，可以有效降低識別難度。

參考文獻：

[1]趙美名.人臉識別技術在教學管理中的應用[J].高教學刊，2015（07）.

[2]劉小軍.人臉識別技術研究[D].北京：中國科學院電子學研究所，2001.

[3]王映輝.人臉識別——原理、方法與技術[M].北京：科學出版社，2010.endprint