生物识别技术在学生管理中的应用

周翔宁

摘 要：目前，随着高等教育的发展和现代高等教育体系建设的推进，高等院校特别是高职院校的新生来源越来越多元化。冒名顶替、替考、替人考勤等情况层出不穷。随着技术的发展，新型生物识别技术识别率越来越高，将其应用于学生管理中对于提高学生管理的效率和质量都有重要意义。

关键词：生物识别技术；学生管理

一、引言

目前，随着高等教育的发展和现代高等教育体系建设的推进，高等院校特别是高职院校的新生来源越来越多元化。高考招生、提前自主招生、注册入学、对口单招、中高职衔接、高职本科衔接等招生模式丰富了高校的生源类型。同时，不同类型的生源特别是成人教育的生源也越来越复杂，学生入学时存在冒名顶替现象，考试时存在替考行为，有的学校甚至有学生专门替人在课堂上应付老师点名。这些行为轻则损害校风校纪，重则违法犯罪，有时学校还需承担连带责任。在实际操作中，管理人员对于新生（考生）是否为同一人的判断尺度过严，则会对新生入學（考生考试）有所影响，有时会导致学生投诉。于是有的管理人员则放宽尺度，但又会有漏网之鱼。然而冒名顶替入学将会直接影响受害学生的人生轨迹，日后相关人员和学校也要承担责任。

随着技术的发展，新型生物识别技术识别率越来越高，将其应用于学生管理中对于提高学生管理的效率和质量都有重要意义。

二、总体设计

通过对学生从入学到毕业整个过程的分析，主要在新生入学、上课考勤、考试这几个环节需要对学生进行生物识别。

（一）新生入学

在新生入学阶段最容易出现冒名顶替入学的情况。新生入学时，高校一般要求学生提供身份证、录取通知书等用于个人身份的识别。根据《中华人民共和国居民身份证法》第一章第二条的规定，年满十六岁的中国公民应申领居民身份证。由于生长发育及化妆等因素，学生在16岁时拍摄的身份证照片与其在18岁大学入学时本人面容存在一定差距，从而导致入学时存在冒名顶替现象。在新生入学环节引入人脸识别、身份证检验手段，联合进行比对，提高识别成功率。

首先，现场采集学生照片，同时通过身份证读取设备读取身份证信息；然后将现场采集的学生照片与身份证读取设备获取的学生身份证照片进行对比识别，同时将身份证读取设备获取的学生信息在新生数据库中作比对。这样可以尽量确保该新生所持身份证确为本人所有，且为本校新生。如果出现人脸识别未通过、新生信息与新生数据库中信息不符等情况，高校应要求学生尽快提供相关证明，并与上级主管部门联系，排除疑点，避免出现冒名顶替或学生信息录入错误等情况。

（二）上课考勤

高等院校上课模式与中学不同，学生相对自由。某些自控能力不好的学生课堂出勤率不高，学习效果自然大打折扣。为提高学生出勤率，很多学校也想了各种办法如WIFI签到、课堂上扫二维码签到等，但这些方法都存在较易破解的漏洞。引入生物识别技术，可以有效的避免替人签到的漏洞。

（三）考试

考试是检测学生学习效果的重要手段。某些考试更是人事制度公平性的体现。无论是校内期末考试，还是政府部门安排在高校进行的人事考试，都存在有替考的现象。在考试中引入人脸识别与身份证读取设备，交叉比对考生信息，可以有效的减少替考现象。

三、技术实现方案

（一）身份证读取设备

身份证读取设备现在有很多家公司在做，以某电子公司的产品为例，该居民身份证阅读机具可选USB/RS232接口，采用ISO 14443 TYPE B非接触IC卡阅读技术，通过内嵌的专用安全控制模块，将身份证芯片内的个人信息读出并将此信息上传给计算机，并可将身份证内的数字压缩相片还原为可视照片，同时平均无故障工作时间大于5000小时。

该居民身份证阅读机具有多种读取模式，选择合适的模式，可以同时读出相片文件“ZP.BMP”和身份证信息文件“WZ.TXT”。身份证信息文件格式如下：

姓名

性别

民族

出生日期

住址

身份证号码

发证机关

签发日期-有效日期。

通过函数可以将身份证信息和相片文件保存起来，函数如下：

Dim Info As String

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

info = info.Replace（vbcrlf，vblf） '将回车换行替换为换行

Dim pars（） As String = Info.Split（vblf） '将读取的信息拆分为数组

Dim r As Row = Tables（"CHECK"）.AddNew

r（"姓名"） = pars（0）.Trim（）

r（"性别"） = 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（"身份证号码"） = pars（5）

r（"发证机关"） = pars（6）

r（"签发日期"） = pars（7）.SubString（0，10）.Replace（"."，"-"）

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

FileSys.CopyFile（ApplicationPath & "zp.bmp"， ProjectPath & "＼Attachments＼" & r（"身份证号码"） & ".bmp"，True） '照片复制到Attachments目录endprint

r（"照片"） = r（"身份证号码"） & ".bmp"

这样，我们就获得了在数据表中分开显示的身份证相关信息及以身份证号命名的身份证数字照片。将身份证信息录入新生数据库进行比对，即可确认该生是否为应报到新生。把身份证数字照片录入人脸识别引擎，进行报到新生现场比对。

（二）人脸识别引擎

新生入学人脸识别和考生人脸识别实际上就是用于身份验证的1：1人脸识别。系统只需要识别现场采集的照片与身份证中提取的照片是否为同一人即可。其原理主要是利用图像处理技术同图像中提取特征点，再利用生物统计学原理建立数学模型，将该模型与待测者面相进行特征分析，根据分析结果给出相似值，通过相似值来判断是否为同一个人。

现有的人脸识别软件中，虹软人脸认知引擎比较适合我们的需求。由于环境的限制，特别是考试现场，一般各考场不允许也没有条件上网。而虹软人脸认知引擎提供了离线SDK，可独立运行在终端设备或者独立服务器中，应用端可独立完成算法运行，能保证用户数据的私密性，自主运营与保护用户敏感信息。该引擎检测速度较快，20ms即可检测出来，人脸比对时间大约在200ms左右。

（三）人脸识别考勤系统

考勤的人脸识别需求与新生入学、考生入场的人脸识别需求有所不同。后者对于识别时间的要求略低，以20秒/人的验证速率计算，一个30人标准化考场全部验证完成需要10分钟。如果是新生入学验证，由于场地基本没有限制，若同时使用十台终端进行验证3000名新生，约需100分钟完成工作。而對于上课考勤场景，学生上一节课下课后，需要移动到下一节课所在的教室，这样学生大约提早10分钟抵达教室。这个时间对于30人以上的班级特别是合班上课的课程，就远远不够了。

其实，市场上已经出现了适用的相关产品，如某公司的智能前台。该产品可以在3米内多人行进间识别，耗时约0.6秒，同时可以将考勤数据自动传输至服务器，统计出勤数据方便快捷。只需在教室中适当地点安装类似产品，利用学生入学时采集的照片进行人脸识别，再结合教室课表，即可实现考勤自动化识别，节省教师在考勤上花费的时间。

四、结语

总而言之，生物识别技术引入高校学生管理工作，可以有效的避免冒名顶替、替考等现象，提高学生课堂出勤率。但同时，生物识别技术也存在着一些遗憾。由于身份证中的照片质量较差，图片识别难度较高，而公安部旗下NCIIC的人脸比对接口并不对外开放，目前只有银行系统可以使用。未来当身份证中普及存储指纹数据后，可以采用现场采集指纹与身份证中的指纹比对的方式，可以有效降低识别难度。

参考文献：

[1]赵美名.人脸识别技术在教学管理中的应用[J].高教学刊，2015（07）.

[2]刘小军.人脸识别技术研究[D].北京：中国科学院电子学研究所，2001.

[3]王映辉.人脸识别——原理、方法与技术[M].北京：科学出版社，2010.endprint