人臉識別技術在智慧校園的應用

李嵐

摘要：現階段，隨著科技技術的發展，人臉識別技術已廣泛應用在交通、公安、金融等各行業，并逐步在智慧校園中得到推廣應用。基于此，本文對人臉識別技術在智慧校園的應用進行分析研究。

關鍵詞：人工智能;人臉識別;智慧校園。

一、智慧校園考勤管理

1.1? 系統的模塊設計

結合高校的智慧校園考勤系統，不難發現其將系統分為若干個功能模塊，每個模塊功能與作用都不相同。根據其分類，分為考勤系統和考勤客戶端，其中考勤系統又分為幾個不同的模塊。而本次論文研究的人臉識別系統，就位于這些小模塊中，每一個小模塊的作用不言而喻，缺一不可。每個模塊的管理方式都類似，運行程序大致相似，但是內容和主要控制地方不同，依據學校的不同需要來分別控制不同地方。

1.2? 基礎數據管理

基礎數據管理，顧名思義，是對于一些基本的數據的分類和整理，針對數據的填寫做出收集，簡化數據的導入，優化數據的修改，便捷數據的刪除等功能。更好的服務于學校的老師、學生、以及工作管理人員的個人生活和工作，也會更加保障和維護各類人員的信息。這個模塊可以將學校的考勤記錄成功導入管理的系統，也為考勤系統的運行提供了有效的信息數據。研究發現，當前各類高校的智慧校園系統大都尚未搭建完成，所以都仍在探究階段，大部分院校還是在自身的教務系統中選課，所以應加大這方面的研究。

1.3? 考勤信息管理

信息管理的重要性毋庸置疑，它就像人類的大腦，儲存著重要的記憶且不斷運行，而考勤系統的信息管理模塊，它主要包括了考勤數據的查找、統計考勤數據等功能。這些功能為學校的工作提供了便利，更加快了學校工作的效率，學校也可以依據結果做出更加科學的方案，參照已有高校的手動記錄考勤信息檔案，其中考勤信息有漏記或記錯，會耽誤一周的例會工作，也大大減緩了工作效率。信息記錄包括學生的考勤、教師上班考勤、學生與教師請假考勤等，這些信息有助于建設更有規律的學習生活環境。

二、人臉識別技術

2.1? 基于面部幾何特征的方法

在人臉識別技術中，面部幾何特征識別人臉一般都是靠著對人臉部的器官基本特征和形狀以及各器官之間的幾何聯系來進行的，基于人體面部幾何特征的方法相比于其他幾點方法要簡單，且在操作上也符合人類行為模式和習慣，可以進行快速的識別。但是在基于人體面部幾何特征的人臉識別技術應用中還存在著較大的弊端，因為其無法詳細地識別出人臉部的特征細節，當稍強光照射的時候會出現識別不了的情況，這樣的情況也較多地出現于被遮擋等主管因素中，導致了人臉識別的識別度變差，識別能力降低，會出現非常大的誤差，導致識別失敗，甚至會存在有自己識別到了別人的數據或者別人識別到了自己的數據的情況。

2.2? 基于模板匹配方法

基于模板匹配的方法就是利用計算模板、圖像灰度的自相關性判斷功能來進行的，一般會將該模板的匹配方法儲存到靜態匹配和彈性匹配兩種形式之中。在靜態匹配方法應用中，一般會先建立一個庫或者該人臉的模板，然后將被識別對象的圖像進行相同的轉換，并將該模板的尺度與灰度進行統一處理，將處理后的模板作為參照，到庫中去尋找相似的圖像。這種方法并不具備精準性，因為庫無法實時儲存和變動，也就相應地缺乏靈活性，一旦出現了新的模板就無法受用，基于該情況提出了彈性匹配方法。彈性匹配是指將人臉的特征進行檢驗，將每一個特征的參數模型進行記錄，并給予其可變化范圍，通常較為精確，但是該匹配方法的計算時間較長。

2.3? 基于代數特征方法

基于代數特征方法進行人臉識別會用到兩種分析模式。第一種為主成分分析模式，就是將人臉的圖像進行抽象化，作為一個隨機的變量，然后利用堆疊方式轉換為數學模型，減去均值向量后在進行相應的變換就可以得到人臉的特征數據模型，構建一個向量空間，按照一定的公式投影即可。主成分分析法較為簡單，且精度較高，所以現在的人臉識別技術一般都是采用該方法，但是其對圖像的亮度與人臉的變化較為僵硬，所以需要與第二種方法配合使用得以完善。第二種方法則是線性判別分析，就是指在多維的空間中投影成為一位特征，得到的特征向量就是人臉的特征體現，可以用于在識別樣本較多的情況，與主成分分析法配合使用更加高效。

2.4? 多數據融合與三維人臉識別

因為如今的人臉識別技術已經較為成熟，也出現了上述所說的諸多識別方法，而每一種方法都有其獨特的運行方式和使用環境特點，所以如何展開一項集成式的人臉數據識別技術也是當今該行業的發展熱門方向。三維人臉識別是比較符合真實情況中的人臉圖像的，而且三維的識別圖像也比二維的識別圖像更加真實準確地將人臉的立體性表現出來，為人們提供更加真實的圖像，這也是目前人臉識別技術研究的熱點。

三、人臉識別技術在智慧校園中的應用

3.1? 安全防控類應用

（1）智能視頻監控系統。隨著學校規模的逐漸擴大，校園犯罪也逐年增多，但因犯罪的突發性和不確定性，導致學校監管復雜性和難度也在加強，目前校園監控系統的數據庫里每天都產生和存儲著海量的視頻數據，但是對人臉的識別工作還停留在人工排查、人工比對的階段，若利用人臉識別技術，可針對校園內已有的視頻監控數據中的人群進行識別，自動預警，為“平安校園”提供智能安防服務。（2）車輛管理、宿舍管理、門禁管理。由于人臉識別技術是一種主動式采集，不需要任何行為即可采集到人員進出校園、宿舍樓、教室、實訓室、圖書館、體育館等場所時的圖像信息，從而實現師生、訪客進出自動登記;通過引入人臉識別技術對進出宿舍、教室、實訓室的人員統一登記、管理，每次進出相應場所時需要經過人臉識別系統的識別、身份確認以及授權，實現門禁管理的目的。

3.2? 基礎業務應用

（1）注冊管理類。新生、新員工在報到時，系統通過相機采集師生多角度多表情的照片，并錄入基本身份信息，補充校園基礎數據庫，為其他業務平臺提供強有力的數據支持。（2）業務辦理類。通過人臉識別系統，可以快速識別用戶身份，因此，當師生利用智慧校園的統一門戶進行登錄時，只需要借助人臉識別系統的采集平臺（攝像頭或者手機端）刷臉即可登錄門戶查看、瀏覽門戶。而在辦理各類申請、或者須經本人審核確認的各類業務時，通過二次刷臉授權并通過相關業務。對于其他未納入統一門戶的業務系統，也可以通過人臉識別系統的數據庫進行身份識別驗證，實現無卡登陸。（3）使用登記管理類。在校園中的所有圖書、設備、教室、場地等，都可以采用人臉識別系統快速采集、識別并記錄使用人信息，通過匹配授權信息，獲得相應的使用權限以及使用記錄。

3.3? 消費支付應用

（1）常規小額支付。師生在校園中的食堂、商店、用水等場所，當前主要采用的消費模式為“校園一卡通”的方式，在如早餐、中餐、晚餐這三餐高峰時間段期間，人流密集，交易量大，刷卡或者手機支付均無法滿足師生對移動支付便捷性的需求。因此可以對小額消費采用人臉識別技術，實現無卡消費，提高支付效率和支付的便捷性。（2）大額度支付。師生在支付學費、話費、購買大額度物品時，大額消費業務則通過人臉識別以及密碼等其他授權方式進行交叉驗證，防范支付風險。

四、結語

人臉識別技術的應用，為智慧校園的建設帶來了極大的便利，也方便了師生們的生活，隨著學習與生活情境的不斷更新，人臉識別技術在高校的應用逐漸成為現實。

參考文獻：

[1]?? 劉海山.校園一卡通與人臉識別應用融合[J].電子技術與軟件工程，2020（11）：154-155.

[2]?? 劉樹飛.人臉識別技術在智慧校園中的應用探析[J].通訊世界，2019，26（09）：44-45.