陕西工业职业技术学院 段辉

关键字：人脸识别；数据分析；图书馆

1 概念综述

1.1 人脸识别技术概述

现代计算机、互联网等高科技技术大多起源于美国，人脸识别技术也是美国最早提出的，不过随着我国科技的不断发展，在人脸识别领域，我国已经达到了世界先进水平。

1.2 人脸识别技术的应用

人脸识别技术的发展和视频摄像的发展紧密相连，早期的视频摄像技术落后，像素低成像效果差。随着设备的不断更新，算法的不断优化，人脸识别技术识别率可以达到近百分之百的正确率，同时随着技术的发展，成本也在不断下降，除了机场、高铁等地方的应用，各个高校也在后勤、保卫、图书馆等使用了人脸识别技术。

2 人脸识别技术在智慧化图书馆建设中的扩展应用

2.1 在图书馆日常防控中的应用

人脸分析技术的应用，将传统的被动监控转化为主动监控，通过后台服务器进行算法分析，按照一定的规则实时进行数据提取和分析，对可疑事件和行为进行预警，提升安全性和数据利用率。将图像与事件之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辨、识别出关键目标物体并分析理解其行为。人脸智能分析技术对输入的视频流采用对运动目标的检测、跟踪、分类技术，将视频内的目标经背景建模、目标分割、跟踪及分类等图像识别算法，完成由图像到事件参数的转变，从而实现对各种突发事件的实时检测[1]，使得图书馆日常防控更趋向于前倾性。

2.1.1 建立人脸信息数据库

在图书馆主要出入口铺设人脸识别设备，为师生提供移动端和固定设备进行信息录入，通过相关设备进行人脸检测和人脸跟踪，进行数据提取存储。并把人脸照片、抓拍地点、抓拍时间等信息上传到人脸管理平台进行存储，以方便后期的检索与查询。

2.1.2 根据需要建立黑名单数据库

根据防控数据进行黑名单数据库建设，再根据相关部门要求以及图书馆自身的需求，对人员进行布防。将抓拍的人员与黑名单数据库中的人员进行实时比对，发现存在问题的读者，通过声音等方式进行预警，提醒图书馆管理人员，根据情况进行下一步处理[2]。人脸识别技术及黑名单数据库，能更好地满足学院安全防控要求。

2.1.3 提升图书馆防疫防控水平

图书馆是一个学生极易聚集和集中的地方，特别是举办读者活动、新书速递时容易出现安全事件。针对重点活动区域、场馆出入口、重点安全位置等学生极易聚集区域采用客流密度分析。通过人脸识别技术，图书馆管理人员能更准确更有效地掌控图书馆每一位读者的轨迹，根据疫情防控要求，通过后台图书馆读者空间热度分析，及时对入馆读者进行疏导，减少读者聚集，降低安全风险。

2.2 在图书馆数据分析中的应用

2.2.1 对读者进行基础数据统计

图书馆人脸识别设备的检测及统计，能更详细、更准确地统计读者行为，从以往的只能获取较为模糊、读者行为较少的数据，转变为获取更多读者行为，更精确读者行为的数据，获取读者的二级学院、班级、性别等数据，再获取读者在图书馆的行为数据，再进行综合判断，相关数据则通过数据库进行实时保存以便日后进行更大范围、更长周期的分析比较，为图书馆数据挖掘提供基础数据。

2.2.2 对读者进行更细化、更智能的分析，为读者提供更好的服务

人脸识别技术使图书馆数据分析更加精细化、智能化。通过相关数据，可以获取读者二级学院、专业、性别等宏观数据，分析各个数据中读者的偏好以及图书馆资源建设方面存在的不足。进行读者个人活动轨迹分析（统计读者入馆频次、行走路线、空间使用偏好等，支持柱状图及曲线图），通过相关数据，我们可以了解读者阅读行为偏好、专业需求，为读者提供更智能化的服务与资源推荐。

2.2.3 实现数据的共享及其他扩展应用

通过阅览室读者数据，实现阅览室座位预估展示，密集区域热点人流分布图展示，高峰期动态图表分析展示；实现人脸图像库与图书管理系统及自助借还等图书馆系统的共享拓展。将相关数据接入学院数据平台，扩充学院数据库，为学院专业建设、学科建设提供数据支撑。

3 结语

随着科技的发展，各种高科技手段层出不穷，我们应该多学习各种高科技手段，将其应用在图书馆中，通过在图书馆的应用，使读者能更有效、更智能地获取知识，扩充大学生的知识面，提高其学术科研水平。而大学生各方面知识水平的提高，则可以使科技得到更快的发展，国家得到更新鲜的血液，形成良性循环。