基于人脸识别的校园智能化方案

时伟翔

摘要：人工智能起源于上世纪五六十年代，在21世纪获得了突破性的成果。现如今，人工智能技术飞速发展，而人脸识别技术便是基于这项重要的技术而发展开来的。人脸识别目前已经在安保方面，包括手机解锁，门禁解锁等领域发挥了巨大作用。而近几年校园安全问题频发，引起了社会的广泛关注。保障校车安全便显得尤为重要，那么如何将人脸识别技术运用到校车安全，乃至整个校园的安防工作当中，本文将就学籍管理、校园安全、学生管理以及校车安全几个方面作出说明。

Abstract： Artificial intelligence originated in the 1950s and 1960s， and achieved breakthrough results in the 21st century. Nowadays， artificial intelligence technology is developing rapidly， and face recognition technology is developed based on this important technology. Face recognition has played a huge role in security， including mobile phone unlocking， door unlocking， and other fields. In recent years， there have been frequent campus safety issues that have aroused widespread concern in society. It is particularly important to ensure the safety of school buses. This article explains how to apply face recognition technology to the safety of school buses and even the entire campus security work from the management of school status， campus safety， student management and school bus safety.

关键词：人工智能;校园安全;校车安全;学生管理

Key words： artificial intelligence;campus safety;school bus safety;student management

中图分类号：TP18                                        文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）01-0264-02

1  关于人脸识别的概述

1.1 人脸识别

人脸识别[6]是人工智能的一个分支，主要分为2D图像识别和3D结构光识别，包括五官识别、人脸对比、人脸搜索，在这里为了尽量缩小校园智能化的成本，我们主要探讨基于2D图像的人脸识别。2D图像人脸识别，其实是充分发挥大数据和机器学习的结果，通俗来说就是运用众多人脸图像的例子，用人工对于图像建立x、y轴，以及将所需要识别的对象进行平面内的坐标定位，然后传输给计算机终端，最后自助借些学习获得的，从某种意义上来讲，其中大数据囊括的范围越大，最后机器学习后人脸识别的结果就越接近准确，例如腾讯、百度、阿里等互联网企业都对人脸识别进行过探索，并通过搜集的广阔企业大数据达到了良好的人脸辨识程度。

1.2 五官识别

基于机器学习下的人脸五官识别[6][9][10]，其实就是通过矢量绘图，进而通过人工将各个五官在人脸上的位置通过矢量坐标进行定位，传递给终端后通过机器学习程序进行规律地学习。五官识别可以说是在集中识别类型中最贴近于大众生活的识别方式，它主要被用于一些类似于美图秀秀的人脸美化软件以及一些手机自拍中的人脸美化，通过对五官矢量坐标的自动检索以及各坐标数值的改变进行人脸的优化。但在本文提出的校园智能化中暂时并未采用。

1.3 人脸对比

人脸对比[8]，原理与五官识别相似，是对人脸轮廓矢量坐标作弊的标注，可用于人脸美化，同时也在追捕逃嫌疑犯的工作中起到了不小的作用。人脸对比在校园中可以起到防止无关人员进入学校和学生逃学警报的作用，有效保护学生的校内安全。

2  人脸识别在校园管理中的应用

2.1 学籍管理

近几年，我国教育界经常发生学籍信息被盗用的事件，其中很多案例都因为时间太长而无法追究违法人的责任，导致当事人的巨大经济损失甚至是前途被毁。而人脸作为一种特有的生物特征，因难以被模仿所以已经被广泛地用于保密领域，用于保护个人信息和财产，所以本文可以将人脸识别融入学籍管理领域中，如将其运用到重大考试考生的检阅中，例如，在高考等大型考试时可以在考场入口放置刷脸轧机，考生通过刷脸进入考场，避免了人工检阅时因繁杂步骤和较低准确性造成的不良后果。同时因为较高的保密性还可以将更多更丰富的学生个人信息融入学籍系统中。

毕业后找工作的过程也是一个学籍盗用的高发时间，通过建立人脸识别登入系统，在信息查阅时通过人脸识别登入信息系统，因其难以模仿的特性，所以信息会获得更高程度的保密。鉴于学籍相关信息运用的普遍性与面部识别的高保密性将会带来的更便捷与安全的体验，所以面部識别与学籍管理结合将会得到较好的效果。

将学籍与面部识别结合在一起还有可能建立起类似于移动支付的便携式移动学籍信息实时录入与登录系统。通过这个系统可以将学生的日常表现更便捷和快速地录入到系统终端，从而通过学业分数和日常行为规范形成一个完善的体系，从而为无论高等学府入学到毕业后工作提供一个更好的参照，同时还可以减轻教育部门相应的工作压力。

2.2 校园安全

校园安全一直是全社会关注的一个主要社会问题，少年儿童是祖国未来的希望，所以校园安全是一个不可疏忽的问题，而现代校园安全的管理似乎正面临严峻瓶颈期，这一点从近年频繁发生的校园安全问题[1][2]便可看出。

对于校园安全的管理问题无非在于某些校园范围过大，或是学校相关的管理人手不足。那么可利用基于机械学习的人脸识别来更好地解决这个问题，从而使校园安全问题得到有效的缓解。校园的大门是校园安全的第一道防线，所以人脸识别与校园安全的融合便可以首先与校园大门融合，通过在校园门口设立专用摄像头，再配合人脸识别技术提前将校园中所有学生的面部识别录入系统中，通过校园门口设立的摄像头区分学生和无关人员，并将可能造成危害的因素阻隔在校外，想要建立这样一个系统其实只需要通过学校向全体学生收集学生照片，并不会带来巨大的成本问题。

如何管理校园内部的安全问题，这是另一个需要注意的问题，有些学校中会发生校园欺凌事件，通过将人脸识别技术与学校摄像头结合便可以在校园欺凌发生的同时对相关事件进行报警直接将情况报告给学校相关单位，对恶性事件及时处理，从而避免更加恶劣的情况发生。通过将人脸识别技术融合到学校已有的监控系统上并不需要过多的成本。通过将面部信息与学校中的学生信息结合便可以将更多的信息列入学生档案中，例如，如果将血型列入档案中，在发生紧急情况需要输血时就可以通过学校的相关摄像头与数据库进行实时的比对，及时对相关事件进行处理。

2.3 学生管理

结合面部识别的校园安保系统可以起到类似于我国天网系统的作用，可以保证学生在校园学习生活中以及大型活动中处于计划安排的区域，以保证安全。面部识别在当今的作用还远不止这些，学校的首要任务便是进行有效地教学提高教学质量，通过基于面部识别系统的人面部表情及动作识别，通过学习特定的面部表情及动作，实时监控学生的听课状态，并向教师提供实时的跟踪报告，及时发现学生的上课问题从而提高课堂质量，在实时监控的同时可以定期对学生的课堂表现进行数据统计及总结，方便于老师们的定期总结。

当学校管理与面部识别充分结合便会带来更加便利的体验，通过面部识别可以在学生进入教室时便进行点名，省去了教师课堂点名浪费的时间，同时避免了老师点名时遗漏的现象。有些校园的学校食堂实行实名制，每个学生都有一张学生卡用来支付，如果将人脸识别与学校支付系统合而为一并在食堂窗口设立相关的人脸识别支付设施，便可以避免学生将卡片弄丢而导致的麻烦，同时省去了支付时属卡的动作节省了时间。通过人脸这样一张有效而又便捷的通行证，校园管理及生活便可以变得更加便捷。通过人脸识别与校园硬件设施的结合，可以形成一个多元化的校园管理系统，将校园安防、管理、公共设施等结合起来，通过人脸识别建立一个更加智能和便捷的校园。

2.4 校车安全

正如本文摘要所说，校车安全问题已经迫在眉睫，如何通过人脸识别实现校车的安全，可以在校车的门口安装相应的摄像头并结合人脸识别系统，对每一个上下车的乘客进行实时记录。通过数据计算得出车上剩余的乘客数量。将这项技术运用到幼儿的校车上，在校车乘客下车后就可以对校车上的剩余乘客进行自动计算，如果仍有儿童遗漏在车上就可以进行报警，防止惨剧发生。除此之外，驾驶校车等大型车辆往往对司机有比较高的驾驶技术要求，并且在驾驶的过程中需要高度集中注意力，否则就会酿成车祸等不可逆的事故，在校车的驾驶系统中可以融入人工智能的驾驶辅助，例如自动方向盘扶正、周围车辆环境监测、以及红绿灯自动识别和泊车功能，驾驶系统在融入这些功能之后将会提高校车司机驾驶的容错率，提升校车安全。

以上校车安全的实现方案也可以用简单的红外传感器来实现，但是相对于精确的人脸识别传感器，红外传感器在安全领域的应用仍然不够精确。我们设想这样一个场景，如果一位学生背着中提琴下车，那么由于提琴和这个年龄段孩子体型相差不大，红外传感器很有可能将提琴也识别為一位学生，传感器给出的错误的“已确认安全”信息反而会造成更大的安全隐患，因此在安全领域使用基于人脸识别的高精度传感器仍然是非常有必要的。

3  总结

本文旨在提出一些基于人脸识别技术的校园安全方案，通过人脸识别与传统校园安防系统的结合，使校园安全工作更加便捷有效，切实地起到维护校园学生安全的作用，通过一种切实可行的技术形式设想一个更加可靠的安全校园，在设想的过程中发现其实一个更加安全的校园并不需要一个多么复杂的系统，有很多地方可以简化，进一步提高方案的可实现性，本文的最终目的仅是为未来校园安全方案提供的初步思路，还有待进一步的实践。

4  未来展望

本文所提出的所有方案都仅仅是初步的设想，在可实现性方面还有待进一步的实践与探索，同时本文也无法完整描述校园生活中所有的智能化场景，在这方面仍需要全方面的探究。未来将进行更多的相关校园生活的调查，争取对方案不断完善。

参考文献：

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[2]刘杰，余桂红，曾雯.加拿大大学校园安全管理：政策支持、实施及启示[J].中国地质大学学报，2019（01）：10.

[3]程天君，李永康.校园安全：形势、症结与政策支持[J].教育研究与实验，2016（01）：1546.

[4]易招娣.校园安全治理视角下社区犯罪预警机制的建构[J].教育研究，2016（06）：703.

[5]薛同来，赵冬晖，张华方，郭玉，刘旭春.基于Python的深度学习人脸识别方法简[J].工业控制计算机，2019（02）：83K.

[6]吴晓萍，管业鹏.基于人脸关键点与增量聚类的多姿态人脸识别[J].激光与光电子学进展，1348K.

[7]秦超，刘正强，刘林，先杨，黎艳，朱倩钰，蒋玲.基于树莓派的人脸识别校园门禁管理系统[J].物联网技术，2019（02）：2.

[8]郭迎达，于杨，曹正，丁一坤，闫永征.人脸与证件对比系统设计与实现探究[J].中小企业管理与科技，2017（01）：2.

[9]陈谦.基于人脸整体和五官特征性别识别系统研究和实现[D].南京邮电大学，2014.

[10]高大鹏，王欣，李朝荣，朱清新.五官在人脸识别中的作用权值研究[J].计算机工程，2012（07）：3.