智慧校园综合服务自助一体机研发

刘怡键，于 洋，邓雪纯

(大连民族大学 计算机科学与工程学院,辽宁 大连 116650)

随着高校校内综合服务工作量的增大，校内服务人员紧缺问题普遍存在于各个高校。以学籍管理人员为例，不仅要维护好每位在校生的学籍信息、管理好每位在校生的学籍档案、开具在校生的各类证明、 制作发放每位应届毕业生的毕业证书和学位证书，还要办理新生入学注册、在校生学年注册、毕业生学历注册、毕业生学位上报等手续。对于校内综合服务人员来说，管理效率低、质量不高的最重要原因就是工作内容过于繁杂。这是高校教务管理工作者经常面临的问题。为了进一步提升校内综合服务管理信息化程度，减轻工作人员负担，简化学生办事流程，本文针对目前高校广泛建设学生一站式服务大厅普遍存在的问题，结合各类自助服务设备，设计了校园综合服务自助一体机系统。

1 系统整体架构

系统的架构主要分为三个部分：自助报到服务模块、成绩打印服务模块、证明类证书打印服务模块，系统架构如图1。

图1 系统架构

自助报到服务一体机采用了身份证信息读取器技术、人证比对技术和电子印章技术。学生报到服务一体机首先刷身份证查询身份，同时通过人证比对技术进行活体检测和身份识别，学生将学生证盖章放到指定位置，通过机器视觉技术对位置进行识别，用印章进行盖章，最终完成注册，并在可视化屏幕进行显示。成绩打印类服务一体机和证书打印服务一体机主要利用人证比对技术认证学生信息，利用文档分析技术和电子印章技术提供学生所需的成绩单。

一体机硬件设计主要是在机柜嵌入各种设备，主机负责协调宣传引导屏、触摸显示器、双目摄像头、灯箱控制、身份证阅读器、指纹采集器，高拍仪、电子签名板等硬件。其中，双目摄像头为专用广角双摄像头，相比于单目摄像头，双目摄像头可以计算出深度信息，有更好的识别精度。二代居民身份证阅读器以无线传输方式与第二代居民身份证内的专用芯片进行安全认证后，将芯片内的个人信息资料读出，将此信息上传至计算机，并完成解码、显示、存储、查询和自动录入等功能。高拍仪采用USB3.0接口,传输速度可达到5Gb·s-1,提供高质量扫描，最大扫描尺寸可达A4幅面，可将票据、身份证或者文稿文件都转为JPG或所需的计算机存储格式。电子签名板的嵌入使签名不能被复制和盗用，提高了设备的安全性。打印机带有SDK，可以监控打印机卡纸、缺纸等各种异常情况并进行处理。

2 自助综合服务一体机技术内容

2.1 人脸识别及人证比对技术

各类人脸识别方法的关键都在于提取人脸数据中与身份相关的本质特征[1]，同时消除受非身份因素影响的部分，其中光照是实际应用中最主要的影响因素，系统要求人脸识别系统能适应不同的光照环境。所以利用可见光是行业内大多在用的人脸识别技术，但在算法上存在差异。需要研究可见光预处理算法，减少抓取的人脸识别图像信息损失。最大限度保障识别率，利用近红外来有效解决可见光人脸识别不能解决的问题。双光学技术保障了人脸识别与比对过程中遇到的错检情况。系统内置一个拍摄可见光摄像头和一个滤除可见光的近红外摄像头，分辨率均为1920×1080，其中近红外摄像头是普通摄像头加上透红外波段的滤光片或者是在摄像头上镀透红外波段的红外膜；两个摄像头为同一人同时采集可见光和近红外图像。可见光算法可在光线良好环境下可实现快速识别，而近红外算法则支持活体检测，使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像，配合相应波段的光学滤片，从技术层面防止通过照片、视频等手段伪造认证，而无需使用者配合张嘴、眨眼等动作[2]。

2.1.1 新生人脸特征数据提取

首先，根据考生号导出考生学籍照片存放在电脑目录中，并逐一提供给虹软人脸识别SDK人脸注册接口，用考生身份证号作为新生的ID。经过人脸检测之后，需要对检测到的人像进行特征提取。特征提取是指将图像中的人脸面部特征，如眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴和面部轮廓等具体位置、大小、形状及其相关位置的不同等特征信息进行提取，从而获得能够表征人脸图像的数据量[3]。目前人脸特征提取的方法包括特征脸方法、神经网络方法、欧式距离判别法、阴马尔科夫方法等。其中特征脸方法是利用PCA算法计算特征向量，即特征脸[4]，将需要提取的人脸图像信息映射到各个向量中，并使用对应的向量系数表征人脸特征，达到人脸特征提取的目的。PCA算法是在最小均方差下寻找一组基向量，用其组成的矩阵构造一个投影子空间，使高维空间的样子投影到该子空间中，这样既保留数据的主要特征成分，又达到降维的效果。因此我们可以实现用低维子空间来描述人脸图像，求得图像压缩中的最优化正交变换，把所需要的识别信息保存下来。PCA算法的基础是 K-L变换，其中

Y=A(X-mX)。

(1)

式中：X=(X1,X2,…,XN)为N维随机矢量，mX=E(X)为其平均值向量，A为变换矩阵，其行为Cx的特征值，Cx=E{(X-mx)(X-mx)}为的协方差矩阵。

2.1.2 获取虹软人脸识别SDK

ArcFace 离线SDK，包含人脸检测、性别检测、年龄检测、人脸识别、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力，初次使用时需联网激活，激活后即可在本地无网络环境下工作，可根据具体的业务需求结合人脸识别SDK灵活地进行应用层开发。

2.1.3 照片质量检测

由于新生学籍中的的照片质量较低，为了减少接口的调用次数，提高系统的整体工作效率，需要在进行人脸注册之前先进行照片质量检测，当检测发现照片效果不佳时将该照片抛弃并生成一个表格，提示工作人员重新收集这些新生的照片或引导这些新生使用其他方式进行报到。照片质量检测需要借助虹软人脸识别SDK 的人脸检测接口判断。调用人脸的交互类中的Identify方法，即可获得检测结果。该结果以JSON 形式返回，需要在C#中对返回JSON 进行解析，根据实验及参考相关开发文档，重点关注返回结果中的表1 所示属性，若这些属性的值均能满足条件，则该照片可用，否则可以考虑舍弃。

表1 人脸检测接口返回参数判定照片可用性参考数值

2.1.4 人脸注册和识别

虹软人脸识别SDK的人脸识别功能依赖于虹软相关数据库引擎，使用虹软提供的云数据引擎能够实现人脸快速辨析、查找和匹配，相对于本地数据库引擎具有占用系统资源少、速度快的优势。因此，将所有新生的学籍照片预先导入到虹软人脸识别SDK提供的云端数据库中，并进行人脸注册。通过摄像头抓取到的现场学生图像传入虹软人脸识别SDK中人脸识别接口，即可分析出该人脸信息是否在数据库中。在进行人脸识别之前，同样需要对抓取现场学生图像进行照片质量检测，满足表1 所示参数要求方可使用，若不满足该要求则提示重新抓取图像。图像进行照片质量检测后调用虹软人脸SDK交互类中的Identify 方法，获得SDK 回传的JSON 结果，对JSON 进行解析，取得user_info 字段的值，并在本地数据库StudentInfo_tb 表查找(查询身份证号)，找到考生身份信息即可进行后续操作，如识别失败可以提示新生换个姿势、角度重新拍摄图片重试，多次重试均不成功的可以使用其他方式进行新生报到身份验证。

2.2 人证比对系统

2.2.1 通信信息传递

自助一体机人证比对模块和服务端传递的信息包括信息头和信息体两大部分, 通信信息内容如图2。

a)客户端发送信息格式 b)服务端接收结果信息格式

当客户端或服务端每次接到信息时, 会先对消息头的标记部分进行判断, 如果标记正确, 则按消息头提供的消息体长度信息接受消息体, 否则丢弃该数据包。这种数据结构的设计不仅可以防止由网络问题造成的数据失真, 还能根据其数据长度块的数据将整个JSON格式的消息体快速提取出来, 提高了程序的运行效率。

2.2.2 人证比对模块的算法实现

人证比对算法模块作为本系统的核心模块, 需要调用C++的动态链接库, 利用卷积神经网络算法提取身份证图片与当前帧图像的特征向量, 通过特征向量的比对计算比分并判定最终结果[5]。该系统将客户端传来的Base64格式的图片转换成mat格式，再将其转化为byte数组，判断图中的人脸个数。若人脸个数唯一，则直接对其进行特征提取；反之将视频帧中截取的mat格式的图片转化为数组, 然后再转化为指针指向的数组, 检测图片上所有的人脸目标。利用预先训练好的卷积神经网络模型将截取出的人脸转换为对应的特征向量，然后将其与身份证照片对比, 计算比分并判定结果[6]。人证比对算法模块流程如图3。

图3 人证比对算法流程

2.3 文档分析技术

自助一体机提供证件盖章功能，如学生证注册需要在指定位置盖章，文档分析技术流程如图4。可以通过硬件设计采集包含最小可识别特征的局部证件图像。由于学生证上的数字号码存在于文字、阴影线、方框等复杂背景中，现有算法存在识别精度低、普适性及鲁棒性不强等问题，该技术首先通过自适应二值化与形态学处理相结合解决因光照不匀、噪声、倾斜及具有阴影线字符导致的分割难题，进而利用Blob分析提取学生证上的重要局部特征，最后综合利用字符先验信息和相关匹配算法提高识别率。该模块具有图像读入、文字读取、字符模板登录、识别条件设定与参数保存等功能。包括识别引擎和应用管理2个模块。识别引擎由图像采集和图像处理单元构成，用于采集图像，读取学生证信息并进行字符识别。识别引擎通常在后台运行，可以确认相机角度、照明状态并设置识别条件。

图4 文档分析技术流程

2.4 电子印章和自动盖章技术

互联网和传统业务体系的结合让人们可以快速便捷足不出户办理各类证件、处理公文。但是个人的私密文件、账户信息、信用资料等在互联网上也很容易被非法获取或者篡改。电子印章同样是当前电子签名技术中的一种重要形式[7]，主要是将实体印章进行电子化，并对数字证书进行有效的绑定，能够起到良好的防抵赖效果。通过电子印章应用，能够将盖章者的身份、实体印章本身的相关情况和权威机构进行绑定，有效提升电子印章的认定性效果，使其具有更好的完整性、可靠性和有效性。电子印章在实际使用过程中，主要使用了数字签名、数字证书以及安全存储等技术，一个合法有效的电子签章中应该包含多种信息，并且还需要通过电子印章管理系统进行确认和认定。电子印章的产生，需要对签名证书信息进行有效的关联，针对印章持有者的信息进行认定，确认其中印章的用户属性信息，并附带相关的实物印章数字化的图片，同时还需要保证印章属性信息真实有效，最后同样需要进行数字签名确认。通过这一系列的工作，能够在很大程度上有效提升电子签章的安全性、有效性和可靠性， 将电子签章的伪造情况进行有效控制。印章的应用非常广泛，在各类企事业单位经常需要对各类文件、证书等加盖公章。目前主要采用传统手工盖章，若有文件需要自动盖章时，该方法劳动强度大、效率低下。自动盖章机，能够有效解决大量文件的盖章问题，不仅减轻了工作人员的劳动强度，提高了工作效率，而且性价比较高。该自动盖章机主要由机架、定位模块、盖章模块和纸张输出模 块四部分组成。机架主要由铝型材、角连接件、轴承和轴承座组成，另外三部分安装在机架上[8]。

3 结 语

智慧校园综合服务自助一体机这种以学生为主体的自助服务平台，作为智慧校园建设的重要组成部分，既满足了学生的学籍注册、报道和打印需求，又实现了信息的共享以及办公自动化的需求，大大提高了学校教育教学信息化建设的水平，切实减轻了教学管理人员的工作量。同时，该系统的建成也为一系列面向学生的服务业务发展奠定了基础，指明了方向。未来随着信息化技术的进一步发展，智慧校园综合服务自助一体机将会在智慧校园建设中发挥更大的作用，为学生提供更加完善、便捷的服务。