人脸识别技术在实验室管理中的应用分析

刘青林 杨益 重庆科创职业学院

引言：对于传统的实验室管理来说，主要采用的是人工管理模式，不仅需要对实验室的出入人员进行登记，同时也需要核实他们的身份，不仅增加了管理人员的工作强度，同时也无法对登记信息以及核实信息的准确性进行有效保障。而对于人脸识别技术来说，能够对这些问题进行有效解决，在人脸图像采集、检测、对比、匹配以及认证等的基础上，实现实验室的自动化管理，因此需要增强对这种技术的重视，并对其进行灵活运用。

1 人脸识别技术应用原理

人脸识别技术在应用过程中涉及到了很多设备，主要体现在门禁控制器、视频摄像机、报警设备、电子门锁、后台主机以及RFID卡等等。其中，门禁控制器会通过低频通信接口对RFID信息进行搜索，在对信息进行接收之后，会通过后台对人像信息进行查询，再和视频采集信息进行认证，如果认证结果不一致，或者是出现了异常的情况，那么就会发出警报。并且，门禁控制器也会通过相应程序和后台主机进行通信，对实验室的报警设备以及电子门锁等进行控制，进而发挥报警以及门禁等功能[1]。

2 人脸识别技术应用流程

当主机对RFID信息进行接收之后，会利用视频摄像机采集图像，再将图像信息传给后台主机，让后台主机对人脸图像进行认证，在此基础上对其进行存储。在进行认证时，主要是通过人脸检测技术对视频中的人脸图像进行检测，如果没有发现人脸，那么会对人脸图像进行再次采集，如果发现了人脸图像，那么会通过形状匹配策略，实现人脸图像和基于RFID信息认证的人脸图像的匹配，再结合认证与匹配结果，对实验室的报警装置以及门锁控制装置等进行有效驱动。具体来说，体现在下述两个方面：

2.1 人脸检测

第一，系统在接收到RFID信息之后，会对摄像头进行启动，通过摄像头对人脸图像进行抓拍。在此基础上生成静态图片；第二，通过对肤色、固定标记、发色、物体颜色以及背景结构等已知信息进行有效利用，能够从背景当中对头部进行有效分离；第三，根据人体五官分布情况，能够对人脸的大致范围进行明确；第四，可以通过灰度调整对光线变化问题进行解决；第五，在经过上述步骤之后，会对人体图像进行获得，并且可以将其和人脸图像库中的图像进行对比认证。

2.2 人脸认证

第一，通过对形状匹配算法以及匹配策略等进行有效运用，可以对人脸特征点进行有效获得，主要体现在脸部、眉毛、嘴巴、鼻子以及眼睛等部位；第二，需要对基准点进行合理选择，这些基准点主要包括下巴中点、右嘴角、上嘴唇中点、右眼角、鼻尖以及右眉角等部位，最后再计算基准点和其余特征点的夹角，进而对角度直方图进行获得；第三，在获得直方图的基础上，可以建立一个坐标系，并对这个坐标系进行合理划分，将其划分成若干区域，可以将人脸特征点落入到各个区域的个数设置成Ri(m)，其计算公式为：

Ri(m)={YjPi：Yjbin(m)}。

其中，i指的是各个基准点；m指的是划分区域，P为坐标系中心点。通过计算，会得到一个区域矩阵，也就是说划分了几个区域，就会得到几个维度的矩阵，在人脸认证过程中，可以将两张人脸图像转化成两个矩阵，对矩阵进行分析计算，其计算结果是一个0到1之间的数值，这个数值和1越接近，那么两张人脸图像就越匹配[2]。

3 人脸识别技术在实验室管理中应用的思考

对于实验室管理来说，在对人脸识别技术进行应用时，会受到相关程序、系统软件以及周围环境等的影响，其中环境主要体现在光线、光照、光源以及距离等方面，所以在后续的人脸识别技术研究过程中，笔者建议可以从识别程序、识别软件以及环境影响因素等方面入手，进而增强人脸识别效果，全面发挥其对实验室管理的重要作用。

结论：总而言之，要想增强实验室管理效果、降低管理人员的工作强度，就必须对人脸识别技术进行充分运用。对于实验室管理人员来说，应该对人脸识别技术的应用原理以及流程等进行明确，在此基础上对其进行合理运用。对于人脸识别技术研究人员来说，应该从识别程序、系统软件以及环境影响等方面对其进行深入研究，对其的不足之处进行有效弥补，进而全面发挥其对社会发展的重要作用。