季敏霞

摘要：随着信息技术的不断发展，智慧校园构建越来越成熟，人脸识别技术广泛应用于学校管理的各个方面。其中教学考勤管理、宿舍管理、图书馆管理、实验室管理、考试管理、校园安全管理是高校管理的重点。运用先进的智能识别系统，大大提高了管理老师的工作效率，提升学校的智能化管理水平。本文将从人脸识别技术的原理出发，分析人工智能在高校管理中的应用。

关键词：人脸识别技术;高校管理;智能化

中图分类号：G647;TP391.41      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）32-0089-02

1 引言

人工智能是计算机技术发展的衍生，生物识别技术通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、五官、虹膜等结合行为特征，如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。生物识别技术以其高效性、唯一性、安全性、稳定性等特点逐步在人们的生产生活中使用，它们包括指纹识别、眼纹识别、虹膜识别、视网膜识别、声纹识别、人脸识别、笔记识别、手血管识别等。其中人脸识别技术是运用动态摄像采集人的面部特征信息进行身份识别的生物识别方法，目前已广泛应用于手机解锁、软件下载与登录、支付验证等。而高校作为信息化教育的主体，运用先进的人脸识别技术，在学校教学管理、学生管理、安全保障方面起到积极作用。

2 人脸识别技术原理

2.1 基本原理

首次使用人脸识别时，需要录入面部信息，而录入信息时所处的环境千差万别，存在光线强弱、图像噪点多等问题。摄像头采集到面部信息之后，需要对图像进行处理，完成后对面部特征信息进行提取，比如面部各器官之间的距离、器官的几何形状、人脸深度信息等，这些都可以被提取为特征信息。提取完面部特征信息之后，这些特征信息就会被储存下来。识别过程中，把识别到的面部特征信息，和第一次录入的面部特征信息进行比对，只要能对上绝大多数的特征信息，就可以通过系统自动识别。提取特征信息的过程类似于设置密码，密码包含的信息越多安全性越高。

人脸识别比较常用的识别方法有以下几种：

（1）几何识别法：利用人脸器官的几何数据来进行判断，对环境要求不高，但容易受到人体表情动作影响。

（2）神经网络识别法：对人体神经网络的模拟，将神经元素转化成计算机编码。

（3）3D人脸识别法：相对于2D人脸识别，3D人脸识别技术更安全，获取人脸深度信息尤为重要。

从技术层面来说，获取人脸深度信息的技术主要有三种：

（1）ToF（飞行实践技术）：传感器发射出红外光，再从物体表面反射回传感器，传感器通过发射和反射光之间的相位差换算出深度信息。

（2）双目测距技术：与人眼类似，用两个摄像头进行拍摄，得到两个不一样的平面图像，把两张图像上相同的特征点标注出来，再基于三角测量原理計算出深度信息。双目测距的难点在于，要准确地标出两幅图像的共同特征点来。

（3）3D结构光技术：利用一个点阵投影器和一个红外摄像头，点阵投影器投影光点到人体面部，红外摄像头找到投影到面部的光点，用三角测量的原理计算出各个光点的深度信息。

2.2 人脸识别技术的优点

比较常用的生物识别方法主要有指纹识别、虹膜识别和人脸识别。人脸识别技术与其他识别技术相比较具有伪造难度大、投资成本低、采集便利、安全可靠、可行性高等优点。主要表现在以下几个方面：

（1）非接触性：目标对象不需要与设备进行接触即可完成采集，被采集对象无感知，采集方法十分便捷。

（2）精确性：人脸识别系统具有自我学习能力，可实时将采集的图像和系统内图像进行比对，当人脸特征信息发生改变时，系统将动态更新人脸数据，随着数据库规模的扩大，识别率不断提高。

（3）并发性：当同一区域出现多个采集目标可同时记录采集信息。

（4）扩展性：只需要常规监控摄像头和计算机辅助就可以实现信息采集，成本低，节约人力财力，并可与其他平台数据进行对接，实用性较强。

3 人脸识别技术在高校管理中的应用

学生入学后，首先完成个人信息录入，具体流程如下：被录入学生通过摄像头检测装置检测，收集人脸图像及特征信息，将采集的数据上传到云端。随后，根据灰度、光线替补、对比度增强等技术手段对人脸信息进行数字化处理，处理完成后生成人脸特征码进行数据库的存储，每一位学生具有辨识唯一性。与此同时，人脸识别系统将学生面部影像信息上传至学生信息管理系统，完成信息采集。它将与教学管理系统、宿舍管理系统、图书馆管理系统、实验室管理系统、考试管理系统、校园安全监控系统等对接，优化校园管理模式，提升学校的智能化管理水平，具有精度高、操作简单、成本低等优点，管理形式更科学。

3.1 在教学考勤管理中的应用

高校采取的是开放式教学管理，学生上课地点不固定、采用合班课、选修课、分层次教学、教学班与行政班相结合的教学管理模式，对学生的自律性要求比较高，迟到、旷课、替课现象比较多，而任课老师要从有限的课堂时间内完成全部学生的点名，大大降低了授课效率。采用先进的人脸识别系统，在学生进入教室前与学生身份信息进行校对，节约了任课老师和班级学生的时间，并与数据库中每位学生的班级信息、课务安排时间、地点信息进行匹配，若匹配不通过，系统将显示错误信息，防止学生走错教室。与此同时，系统还将缺勤、迟到学生的身份信息反馈给教学管理系统，任课老师可登录自己的个人账号实时查看学生出勤情况。

3.2 在宿舍管理中的应用

宿舍是学生休息的重要场所，是学生生活的基本保障，其安全性至关重要。宿舍公寓楼人员出入复杂，存在丢失物品、无关人员出入混乱、学生晚归、宿舍管理员对学生管理难等问题。随着高校学生数量的增加，宿舍管理难度不断加大，传统的宿舍管理模式存在很多不足之处。因此，可在现有宿舍管理系统中引入人脸识别门禁系统，对学生进入宿舍时进行身份辨识与自动登记，精确到回宿舍的时间、楼宇门牌号，审核通过后方可进入公寓楼，可有效阻止陌生人的进入。先进的智能管理系统，可大大减少宿舍管理人员的工作量，提高管理效率，保障宿舍安全，有效避免安全隐患的发生。

3.3 在图书馆管理中的应用

传统的高校图书馆借阅往往通过校园一卡通的形式进行管理，与人脸识别技术相比，持卡人与证件持有者不能做到绝对统一，仍然需要采用人工核对持卡人信息的方法进行识别，存在卡片容易丢失，人为盗用借书证等问题，存在管理漏洞。而采用先进的人脸识别系统与高校图书借阅管理系统相结合，跟踪图书馆内人员流动信息，大大提高了图书借阅管理的人性化、智能化。借阅者在图书借阅时，摄像头将对借阅者进行面部拍摄，并将人脸特征信息上传至图书借阅管理系统锁定用户身份信息，通过对用户借阅历史记录以及借还诚信情况的审核，判断该用户是否存在已借阅图书超期未还、借阅图书期刊数量是否饱和等问题，对用户权限进行自动判断，若审核通过，则允许用户借阅，管理更严谨。

3.4 在实验室管理中的应用

实验教学作为理论教学的辅助教学模式，理实一体化已成为高校教学管理的重要一部分，课堂教学不能满足学生的需求，实验室对校内学生的开放式管理成为教学手段的补充和发展趋势。而实验室环境要求较高，设备财产价值昂贵，传统的管理模式下，学生需要课外通过人工申请的方式参与实验。以整班申请为例，实验室管理人员只能记录申请者所属的班级以及大概人数，往往与实际进入实验室的学生数量及人员情况存在偏差，有可能申请后没有全部参与实验项目或进入非本班级学生，学生对自己的行为起不到约束限制，造成管理混乱。一旦造成设备损坏和财产损失很难找到责任人，管理难度大，实验室利用率也不能很好地体现。为了应对可能出现的问题，学生可通过网上预约提出临时申请，实验室管理员收到后台申请后，根据实训要求和实验室使用具体情况进行实训场所安排，申请者身份信息及申请审核情况记录在实验室管理系统内，并反馈给学生。学生按照规定的时间地点，通过人脸识别设备进入实训室，完成实训任务。

3.5 在考试管理中的应用

高等学校的各类考试是学校教学以外最重要的环节，包括全国计算机等级考试、英语四六级考试、各类专业技能认证考试、普通话水平测试，同时还承担着普通高等学校对口单招技能考试、校外各类培训比赛、政府举办的公务员录用考试、国家司法考试等，种类多、涉及面广。监考老师需要反复核对考生证件信息，但仍无法保证没有漏洞。将人脸识别系统加入考试管理系统中，可以有效地阻止替考现象。这项技术对于本校考生相对简单，只需要考生在进入考场前通过摄像头抓拍技术与学生库中照片特征比对正确、考场信息校验无误即可进入考场;对于校外考生，则需要提前上传考生个人身份信息照片，进行系统注册入库，考生进入考场前通过动态比对验证考生身份，并自动筛选出缺考考生信息，使考试顺利完成。

3.6 在校园安全管理中的应用

校园安全是高校管理中的重点关注问题。涉及全体师生及校内所有工作人员的生命财产安全保障问题。保卫部门可将校园安全监控系统与人脸自动识别系统相结合，在校园重要出入口、财务室、保密室等重要场所安装人脸识别设备，可将公安部门通缉犯面部图像及曾经对本校师生人身安全构成威胁的校外人员的特征信息录入到校园监控系统中，通过不间断地比对，一旦有可疑人员进入校园，系统将自动报警，第一时间排除安全隐患，避免安全事件的发生。

4 结束语

人脸识别技术相较于优点，也有自身的不足，主要体现在容易受环境光线的亮度、采集对象的妆容、眼镜佩戴、衣服领子、帽子、口罩等配饰的干扰，增加识别难度，降低识别准确性，但随着生物识别技术和计算机辅助技术的不断进步，这些问题将最终得以解决。随着校园信息化、智能化管理模式的完善，人脸识别技术的运用将越来越普及，并广泛应用于人们的生产和生活中。

参考文献：

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（上接第90页）

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【通联编辑：李雅琪】