基于生物特征识别技术的高校课外体育活动监管系统研究

杨军

(浙江财经大学体育部 浙江杭州 310018)

1 研究背景

大数据、云计算等互联网技术的飞速发展，在为人类的生产生活带来极大便利的同时，也进一步加速了智能化社会的进程，在此过程中，以生物特征识别技术为支撑的公民个人信息采集、识别、应用成为科研工作者研究的重要领域。生物特征识别技术是伴随着信息化社会进程而诞生并不断发展的新兴身份认证技术，是基于利用人体生理特征的唯一性而做的排他性认证。相较于以往的各种身份证明、射频卡等进行的实物认证，或是以密码、口令等特定组合进行的虚拟认证，生物特征识别更可靠、更安全、更便捷。

高校课外体育活动是遵从青少年生长发育规律，深入贯彻落实“学生每天锻炼一小时”的要求［1］，为实现高校人才培养目标而进行的体育课堂以外的校园体育活动，具有延续时间长、活动内容丰富、覆盖学生面广等特点。高校课外体育活动主要有阳光晨跑、俱乐部（社团）活动、各种类型的课外体育竞赛等。如火如荼的课外体育活动是学校体育教育的重要部分，并与学生体质健康评分、评奖评优、毕业资格等学生的切身利益密切相关，因此在执行过程中难免不被学生找漏洞、钻漏洞，如有学生利用阳光晨跑监管的漏洞找他人代跑、假跑以及社团体育活动签到后无故早退等各种各样的逃避课外体育活动的手段。这些漏洞看似是由于考勤工作的缺陷导致的，但实际上是由于学校课外体育活动监管体系的不完善造就的，考勤只是其中的一个漏洞而已。因此，如何加强课外体育活动的监管体系建设显得十分迫切。

2 研究目的

该研究以生物识别技术为入口，提出发挥生物识别技术“一次采集、多点适用”的技术特征来打造校园体育活动完整生态，实现课余体育锻炼数据采集的规范化、科学化和真实化，进而为学校体育各项工作的科学决策奠定数据基础的设想。期望在此基础上，结合学校体育课程教学、课余体育竞赛等学校体育各方面，动态化联动调整学校体育相关政策，从而达到“分类管理、分类干预、精准提升”的目的。

3 研究方法

3.1 文献资料法

通过中国知网、学校图书馆数据库资源等，以“生物识别技术”“生物识别系统”“课外”“体育活动”“学生体质健康”“监管”等为关键词，在全网搜索和获取文献，并开展相关研究。

3.2 专家访谈法

对相关领域的专家以及体育教师进行访谈，了解大学生课外体育活动监管现状以及建议。

4 结果与分析

4.1 学生课外体育活动现状

学生课外体育活动以学校安排的体育活动为主，主动参加课外体育锻炼并且具有良好锻炼习惯的学生不多，其中重要因素之一是对锻炼认识深度不够，未能正确认识到课外体育活动的重要性。穆星辰［2］等对广西大学的学生进行研究发现，超过67.06%的学生一周都不会参与课外体育活动，冯霞等［3］研究显示，有48.39%的大学生缺乏规律的运动，36.29%的大学生平均睡眠时间不到7～8h，27.25%的大学生睡觉时间不规律，39.59%的大学生BMI 指数在17.9～23.9 标准之外，由此得出，大部分学生缺乏规律的体育运动，且有不健康的生活方式。由于过度使用电子产品游戏、娱乐，大量时间因此而被消耗，使得原本用于课外体育锻炼的时间“没有”了，长此以往，越来越缺乏参加体育锻炼的积极性，更无法养成体育锻炼习惯。因此，在学生尚未养成主动锻炼习惯的前提下，加强课外体育活动的监管十分必要。

4.2 生物特征识别技术在课外体育活动领域的应用

目前，常用的生物特征识别技术有指纹识别、人脸识别、虹膜识别、掌纹识别、掌静脉识别等，但用于课外体育活动领域的应用并非十分广泛。

指纹识别技术［4］通常采用特征点法，抽出指纹上山状曲线的分歧点或指纹中切断的部分（端点）等特征来识别。特征点是一个三维向量，包含位置和方向等信息。由于每个人的指纹都不同，同时由于指纹与其他生理特征或者行为特征相比更容易获取，因此指纹识别技术是目前使用最多的生物特征识别技术，在全球生物识别市场结构中，其占比达到58%。日常生活中，指纹随处可见，极易被不法分子获取、复制等用于非法用途，从而存在极大的安全隐患，同时指纹验证不保证活体的特性，也是其重要的不足点。

人脸识别技术［5］包括人脸检测和人脸识别两个环节，人脸检测是通过对人脸定位后提取脸部轮廓以及眼、鼻、口、眉的相对关系，将人脸从输入图像中分离出来，再通过对人脸特征进行提取、识别以及模拟匹配的人脸识别环节。在全球生物识别市场结构中，其占比达到18%。虽然人脸识别技术已经非常成熟，但其较弱的安全性也不能忽视。特别是识别准确率会受到环境的光线、识别距离等多方面因素影响。另外，当用户通过化妆、整容对于面部进行一些改变时也会影响人脸识别的准确性，因此亟待突破。

虹膜识别［6］是基于眼睛中的虹膜的唯一性特征而做的身份认证技术。虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中是保持不变的，因此具有较高的识别可信度。但虹膜设备需特定的光学仪器采集，造价昂贵，且受外界环境（如天气、灯光）影响较大，不如前两者应用广泛。

当前，各类健身类APP 在体育健身活动中已有广泛应用［7］，且部分高校已将其引入学校体育活动中，成为学校体育发展的重要助力，但与学校体育管理系统的衔接尚未打通［8］。当前，国内众多高校开展了阳光晨跑、课余APP随机定点跑等各种形式，一般使用传统的射频卡刷卡或者手机定位的功能来实现对学生的出勤监督，但由于刷卡与定位功能的缺陷，课余体育锻炼推进过程中一直无法避免学生的“作弊”现象，作弊形式如代跑、假跑，一人一次刷多张卡、一人多次刷多张卡、一人携带多部手机，甚至是以上各种的组合。如何规避这些问题，已有学者展开研究。例如，陈志峰［9］等提出建设基于微信模式下阳光晨跑管理信息系统，可以有效监控学生参与体育锻炼的效果和质量，结合“阳光体育”微平台，实时查询锻炼结果和开展锻炼指导，构建了师生交流沟通平台，为深化学校体育教育课内一体化管理改革提供依据。其虽未采用生物特征识别技术，但也是充分利用了微信实名认证的特点而开发出的策略。张硕［10］等提出基于Face++人脸识别技术，实现了对学生人脸信息的识别检测以及对人脸特征数据的提取和匹配，提供了一种实时、有效的防作弊签到方法，能够有效提高阳光晨跑出勤率的监测。该研究利用Face++的技术，设计了一整套校园晨跑考勤系统。但无论是基于微信模式，还是基于人脸识别技术，只解决了部分学生的考勤问题，而无法解决针对课外体育锻炼全面、系统地解决问题。因为，课外体育活动考勤不等于课外体育活动监管，而只是后者的一部分。

4.3 学生课外体育活动监管的实现

学生课外体育活动的监管除了考勤之外，最重要的是课外体育活动数据之间的串联。学生参与课外体育活动的时间、频率、形式与内容、运动强度、项目选择、成绩考核等都是非常宝贵的数据资源，要想全面地掌握学生课外体育活动状况，实现对每一位学生的课外体育活动的精准画像，传统的人工统计或半自动化统计已经难以实现准确性、实时性的需求。随着大数据技术的兴起，尤其是生物特征识别技术与各类系统的深度融合应用，使得基于生物特征识别学生在学校的体育活动变成了可能。

生物特征识别系统（见图1）是基于生物特征采集、计算和识别的总称。其可以与学生课外体育锻炼的各个环节相衔接，以人员精准识别，堵住考勤漏洞为突破口，保证学生课外体育锻炼的真实性。只有在保证真实性的基础上，才可以获取全校学生课外体育锻炼的真实数据，以此为基础，结合学生课堂表现以及体质健康测试成绩，才能完整、准确地判断出学生的真实体质健康水平，为学校体育教学改革提供必要的数据支撑，确保政策制定的科学性、有效性和全面性。

图1 基于生物特征识别技术的高校课外体育活动监管模式框架图

与阳光晨跑系统串联，可以在起终点以及途经点身份认证环节监督学生真实运动状态，以距离、跑速等测算分析判断学生运动量，绘制运动轨迹，分析排查异常信息，及时查找分析反馈，并通过期末的数据统计给予学生客观的活动得分。

与俱乐部活动系统串联，可以在室内外活动预约、考勤环节保证学生参与的真实性，通过课外活动计划评估课外活动负荷与强度，并结合指导教师的评价给予俱乐部活动评分。

与特殊学生管理系统相衔接，是对特殊学生实施有效管理的最佳手段。特殊学生分为：（1）体质健康测试水平较差但体机能基本正常，可以正常参加体育运动的学生，这部分学生因体重过重、动作不协调、锻炼较少等导致体质健康测评分较低，因此要制定个性化的运动处方，以合理的运动促进体质的改善；（2）先天或后天身体原因导致的不适宜运动人群，近年来这部分学生的人数有明显增加的趋势，因此要给予特殊的关注，因人而异地制定不同的运动处方，通过运动过程中的医务监督，保障学生锻炼的安全，以最大进步度衡量学生执行运动处方成果，给予学生评分。

与体质健康测评系统衔接，是为了获取学生准确的体质健康数据，保证对学生的科学评价。通过体质健康的测试过程和评价过程，将健康的学生、不适宜参加体育运动和体质弱的学生筛选出来，因人施策，确保实现学生体质健康提升的目的。

同时，各系统之间的互联互通才是确保课外体育活动监管得到落实的关键。可以通过阳光晨跑的出勤数据观察学生参加课外体育活动的习惯，并可将数据作为学生体质健康测试的加分项，保健班学生转入特殊管理流程予以干预，经过一段时间的干预，恢复到正常学生水平的可以转入普通活动模式，仍然处于较低水平的依然可以有适宜的运动负荷。因此，基于生物特征识别的课外体育活动监管系统的核心就是以身份认证为突破口，以获取真实的学生活动数据为目的，达到以真实体育数据促进学校体育改革的目的。

5 结语

利用信息化手段加快推进对高校课外体育活动的监管，规范学生课外体育锻炼行为，提升学生课外体育锻炼效果，培养学生课外体育锻炼习惯，非常有必要。

基于生物特征识别技术的应用，以生物特征的“一次采集，多点适用”为手段，将采集的数据信息用于课外体育活动多领域，可破解高校学生课外体育活动中存在的作弊现象，提升课外体育锻炼参与程度真实性，同时保证政策执行的公平与客观。

以破解考勤模式的漏洞为突破口，将生物特征作为识别学生的首选特征，匹配该生在校期间的所有体育锻炼行为，准确掌握学生课外体育活动的出勤情况，提升学生参与体育活动的真实性评价，并通过多系统的串联，构建学生课外体育活动轨迹，进一步结合学生体育课堂学习情况和体质健康水平，有针对性地制定运动处方，改善体质弱的学生以及因身体原因不能参加体育运动的学生的体质健康状况，实现差异化管理，达到“分类管理、分类干预、精准提升”的目的。