基于人脸识别的高校师生出入管理与服务平台设计

曹鑫玉 房立镇 聂昌龙

（济南大学信息管理处 山东省济南市 250022）

1 引言

近年来随着疫情的爆发，校园安全问题日益凸显，国家相关部门也对学校的疫情防控提出了更高的要求，高校作为全国优秀学生的聚集地，由于外来人口较多，人员相对密集，所以是疫情防控的重点区域。如何更好地控制学生返校并及时了解学生进出学校情况，保证师生的安全，是高校下一步信息化工作的重点。

2 研究背景

在疫情爆发之前大多数高校采用学生校园卡刷卡方式进出学校和宿舍，时常发生校园卡盗用、外借等情况，对校园安全以及疫情防控存在很大的隐患。目前了解到部分高校为了疫情防控，采用扫描二维码核对身份的方式控制学生进出学校，该方式虽然可以杜绝大部分校园卡外借的情况，但是不能完全避免非本人操作，存在部分学生使用他人拍照或截图的二维码作为身份依据进出学校的情况，而且如果在上课之前查验人员较多的情况容易造成卡顿拥挤等现象。

随着人脸识别技术的发展普及以及高校信息化建设的不断发展，运用人脸识别技术进行身份识别的需求也日益增多，将人脸识别技术融合高校现有的业务平台，可以无感知的对用户进行身份识别，满足学校安防、宿舍管理、学生返校等各个场景的业务需求，给学校师生和工作人员带来极大的便利。

3 需求分析

基于人脸识别的高校师生出入管理与服务平台建设的主要目的是增强校园安全防护，有效避免因学生开学返校等大规模人员流动引发的疫情。为实现这一目标，结合现有安防、宿舍管理、学生返校平台，引入人脸识别技术，对用户进行身份识别。

借助于高校现有师生人员信息管理平台提供的数据接口，用户无需二次注册，可以直接登录本平台进行人脸信息采集等操作。平台提供包括移动端自主采集、Web 端图像上传、以及校园内设置的采集设备等多种人脸采集途径,用户信息采集完毕后，平台根据人脸识别算法模型的质量检测对已上传的图像进行检测，同时将检测结果信息进行统计运算，得出已采集人员数，采集成功率和采集失败率等信息供学校管理人员查看。同时平台提供将新增或者更新的用户信息推送至高校内的其他平台，用户只需采集一次信息即可同步到所有平台中，为用户提供方便的同时保证了高校内各平台数据的统一。

主要功能模块如图1 所示。

图1：主要功能模块图

下面针对主要功能模块进行简要的分析：

（1）系统管理模块。包括用户管理、角色管理、菜单管理、服务管理和统计分析五个子模块，平台设置管理员、采集人员、普通用户等多种身份，不同身份的用户对应不同的角色与菜单，用户、角色和菜单管理可以保证用户仅能访问自己被授权的功能，使系统安全平稳地运行。服务管理是对平台现有服务运行实例等信息的展示和管理，可以无感知的对已运行的服务进行实例增加、减少或者升级操作，同时也可以启动新的服务。统计分析功能主要包括人像对比记录和业务事件调用日志的展示分析，使管理者可以更直观的查看系统使用情况。

（2）人脸信息采集模块。包括人脸采集管理、照片质量检测和采集统计查询三个子模块，其中人脸采集管理包含人脸的上传与更新操作。有权限的用户通过人脸采集管理模块可以上传或指定某个线下采集设备上采集的图像，录入相应人员信息完成人脸采集。同时平台提供对采集的图像进行质量检测功能，根据图像的拍摄角度、人脸占比、模糊程度、光照程度、文件大小、清晰度等多方面进行质量评估，最终得出的检测结果用于采集统计查询展示。

（3）人脸信息存储模块。包括照片库管理、人员档案管理、人员机构分组和设备管理四个子模块，照片库管理模块可以根据用户信息对已经录入的所有符合规范的图像进行检索，查找出匹配的结果图像，同时还可以进行批量删除图像操作。人员档案管理和人员机构分组模块是对平台中已录入人员的基本信息进行管理和机构划分，保证人员信息准确。设备管理是对现有不同厂商生产的人脸识别设备进行管理，该模块提供新增设备和设备算法匹配等功能。

（4）人脸识别工具模块。包括人脸检测识别、人脸比对搜索、算法管理三个子模块，人脸检测识别模块通过指定人脸识别算法和识别阈值，来判定图像质量是否符合要求，给出图像质量的综合评分。人脸比对搜索模块可以根据上传的图像查找系统中匹配的人员信息，可以快速的通过已有图像查找对应的人员信息。算法管理是为了支持目前已存在的多种人脸识别算法，满足后续对多厂商设备的支撑。

（5）API 接口服务模块。包括接入应用管理和对外接口管理两个子模块，接入应用管理模块是通过设置不同的访问密钥对调用API 接口的应用进行权限控制，对外接口管理模块是对平台提供的API 接口的路径、请求方法、请求内容和返回值等信息进行管理。

（6）消息推送模块。用户新增或更新个人信息后，平台会将结果推送至高校内的安防、宿舍管理、学生返校等平台，这些平台接收到信息会立即进行同步，确保用户能够在高校内的不同平台上使用人脸识别设备。

4 模型设计

为保证高校学生顺利返校同时了解学生在校期间进出情况，本文结合济南大学现有的安防、宿舍管理和学生返校平台，设计出了一款基于人脸识别的高校师生出入管理与服务平台。该平台具有以下特点：

（1）提供多种途径进行人脸信息采集，方便快捷；

（2）采用FastDFS（轻量级分布式文件存储系统）存储人脸照片，解决了大容量存储和负载均衡的问题；

（3）使用Kafka进行消息推送，实现高校各个平台人员数据同步；

（4）通过人脸识别设备查询当前用户有无权限进出，保证学校师生安全。

平台主要包括系统管理、人脸信息采集、人脸信息存储、人脸识别工具、API 接口服务、消息推送六个模块。总架构图如图2 所示。

图2：平台总架构图

系统管理：该模块包括人脸信息采集平台登录权限管理、服务管理和统计分析功能，主要操作人员为系统管理人员。权限管理可以保障系统安全，根据不同用户对系统功能的需求不同，设立不同的角色，使关键重要的系统功能限定部分用户使用。服务管理模块是对平台运行的服务进行管理，包括服务运行部署的主机信息、运行实例个数等，管理人员可以对服务实例进行新增、停止、重启和删除的操作，界面化操作可以使管理人员更易上手，减少了因系统升级或者运行故障导致管理人员工作突增的情况。统计分析模块包括对比记录查询和业务日志查询功能，对比记录查询是对平台用户操作人脸检测识别、人脸比对搜索等功能的记录，展示了具体的操作类型、操作人、操作结果等。业务日志查询展示了平台API 接口、外网APP 接口、系统事件调用接口等信息的日志分析结果，页面通过饼状图描述各个业务的占比情况，使用户可以直观地了解系统调用情况。

人脸信息采集：该模块为校内师生以及工作人员采集人脸信息的模块，提供移动端、Web 端和专用采集设备等多种采集方式，分别通过内外网服务器将用户信息和图片信息上传到对应的存储数据库，为用户信息采集提供便利。采集的图像需要遵循相应的采集规则：

（1）采集的图像均需要经过算法模型的质量检测，要满足采集算法的最低要求方可入库；

（2）在进行图像更新操作时，新上传的图像要和平台已存在的图像进行对比，要求两张图像必须满足80%的相似度，方可允许用户更新，这样可以有效防止用户随意更换他人照片带来安全隐患。

人脸信息存储：该模块主要为用户人像图片存储模块，由于图片文件较多，所以选用轻量级分布式文件系统FastDFS 来存储，FastDFS 文件系统可以对文件进行文件存储、文件同步、文件上传和文件下载等操作。它的特点是可以解决大容量存储和负载均衡的问题，非常适合以文件为载体的在线服务。FastDFS 文件系统共分为三个部分：跟踪服务器(Tracker 集群)、存储服务器(Storage 集群)和客户端。跟踪服务器主要参与调度工作，起到负载均衡的作用；存储服务器主要保证数据存储安全，为文件存储提供容量支持和备份服务；客户端是用来上传和下载文件等数据的服务器。FastDFS 文件系统架构图如图3 所示。

图3：FastDFS 文件系统架构图

人脸识别工具：该模块主要是进行人脸检测识别、人脸比对搜索操作，平台管理人员可以根据上传的照片通过人脸识别算法从人脸库中查找相似的人员信息，根据上传的图像检测是否为真人拍摄，同时得出图像质量综合评分，根据系统设定的最低得分阈值来判定照片是否合格。通过学校门口或者宿舍楼内设立的人脸识别设备可以判断用户是否有进出的权限，还可以无感知的收集用户到校、离校和进出宿舍等信息，以便辅导员及时掌握学生动态。平台针对目前市面上不同厂商生产的人脸识别设备对应的算法，在人脸检测识别前提供选择本次识别使用人脸算法模型功能，保证平台的兼容性和高可用性。

API接口服务：平台前后端分离，后端使用微服务框架，借助微服务框架的易扩展、持续部署和高可用特点，为平台提供标准统一的API 接口服务，接口包括人员权限信息获取、人脸识别相关算法调用等，其他平台通过设定的不同权限访问密钥和提供的API 接口请求方式获取相应的信息。接口服务提供了统一的规范，在便于扩展的同时，还可以避免相同功能二次开发，减少工作量。

消息推送：该模块是高校各平台人员数据信息共享的核心，用户只需要上传一次个人信息，平台通过消息推送，将用户信息推送至高校其他平台，保证用户信息同步。消息推送采用分布式消息队列Kafka，Kafka 是一种分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量，稳定性强和数据持久化存储的特点，能够避免因服务出现故障而引起的数据丢失，保证数据安全。

5 上线部署

由于平台前后端分离，后端采用微服务架构多实例部署，部署时可根据当前微服务的功能以及调用压力等进行多实例扩展。在存储方面，用户数据信息存储在Oracle 数据库中，为防止数据丢失，保证数据安全，设置定时程序每天对用户信息进行备份操作。用户图像文件使用FastDFS 文件存储服务，服务设置多节点双机热备份来确保数据安全。为确保数据传输安全，平台数据传输严格遵循内外网分离机制，重要服务均部署在内网环境，移动端通过外网访问必须通过搭建的Nginx 反向代理转发。

平台上线试运行四个月，平台共有45163 个用户，共采集到225245 张照片（包含更新的照片数量），有41535个用户上传了照片，占全员91.97%，其中照片合格率在84.11%。截止目前平台整体运行良好，好评超过预期。基于人脸识别的高校师生出入管理与服务平台的上线不仅给大家出行带来了很大的便利，用户可以方便快捷的出入各种有权限的场所，同时保障了高校师生的安全。

6 结语

为增强校园安全防护，有效防止疫情传播，本文设计的高校师生出入管理与服务平台以人脸识别算法为基础，通过对平台的研究背景、需求分析以及模型设计进行说明，最后上线部署，验证平台可行性与有效性。通过高校师生出入管理与服务平台，高校可以有效防止校外无权限人员随意进出学校，同时进一步明确高校师生进出准则，简化了学生日常进出学校、宿舍等重要场所繁琐的查验流程，提高了教职工工作效率，加快了高校信息化发展。