人脸识别技术在校园疫情防控中的应用研究

仲伟伟 汪方正

摘要：当前国内新冠疫情防控整体趋于稳定，但国际形势依然严峻，疫情常态化防控成为各地政府工作中的重要一环。特别是高等院校的学生大都来自全国各地，因此每学期的开学季成为高等院校疫情防控工作中的重难点。开学时成千上万的学生和家长从四面八方涌入校园，对校园的整体安全管理会形成巨大的压力。因此，有效利用人工智能、大數据以及物联网等信息技术助力校园疫情常态化防控显得尤为重要。文章以人脸识别技术为例介绍了人工智能在智慧校园建设中应用实践与成效，并为疫情常态化防控下如何有效利用人工智能技术提出了合理的建议。

关键词：人工智能;大数据;疫情防控;物联网;智慧校园

中图分类号：TP31        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）25-0110-04

开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

持续近两年的新冠疫情逐渐成为人类历史上感染范围最广的一次公共卫生安全事件，给全球各地的人们生活带来了严重的影响。其传播和变异的速度之快给疫情防控工作带来了 极大的压力，教育系统特别是高等院校由于人群的高度密集性以及较强的流动性使得疫情防控的工作难度大大增加。根据教育部的相关统计数据表明全国高等院校在校生总人数已经超过3800万人，而目前全国各地共有约2756所全日制普通高校，因此每所高校的平均在校总人数都能达到一万人以上。另外不同于普通中小学的是高校的招生范围一般都会遍布全国各地，开学时大量的学生来自疫情形势各不相同的其他地区，在乘坐高铁或长途汽车的过程中难免会经过疫情中高风险区。回到学校后大量的师生又会在相同的时间点集中在教室、宿舍以及图书馆和食堂等相对封闭的公共场所，如果防疫措施不当极易产生群体性疫情暴发事件。因此，结合新冠病毒本身的高度传染性以及高校自身的特点使得其疫情防控的严峻性不言而喻。

疫情期间人工智能、大数据以及物联网等新一代信息技术极大缓解了疫情防控工作的压力，发挥了重要的作用[1-2]。例如，各类智能机器人可以替代工作人员进行药品配送，有效降低医护人员感染风险，同时还可以承担体温检测、配送、消毒、甚至是高风险的咽拭子采样工作，让我们深切感受到科技防疫的优势。人工智能和大数据等信息技术正在引领着新一轮的科技变革，对社会各行各业和人们的生活工作等都带来了巨大的影响。本文以江苏某职业院校为例，探讨人工智能中的人脸识别技术如何在高校疫情防控中发挥重要的作用。

1 高校人脸识别系统

随着我国教育系统信息化建设的不断发展，信息化教学手段和管理模式已经逐渐成熟。近年来基于大数据、人工智能、物联网和云计算等新一代信息技术的教学理念和管理模式也成为当前教育改革的一个主题，我们正从信息化时代逐渐进入智能化时代。将人工智能技术融入教学、科研以及生活管理等各个方面将成为下一阶段智慧校园建设的主要目标。

1.1 基本架构

江苏某高校的人脸识别系统主要是以人脸认证服务为核心，同时由多个模块的业务子系统构成。其中的人脸认证服务主要负责识别参数配置、接入应用管理、识别主机管理等，为其他业务模块使用人脸识别提供统一的接口和接入规范，而其他业务子系统则负责业务逻辑实现和硬件集成。目前已经能够投入运营的业务子系统包含智慧教室管理系统、宿舍门禁管理系统、一卡通平台以及会议签到管理系统等。涉及的硬件设备有电子班牌、智能人脸识别平板、双屏消费POS、人脸识别摄像头和主机等。最终该平台能够实现安防门禁、餐厅消费、会议签到、课堂考勤、迎新实名核验等业务场景的人脸身份实名认证。系统的基本架构如下图：

1.2 系统主要功能

① 餐厅消费

传统的校园一卡通平台在经过二十多年的发展后其功能已日益完善，且安全性也逐渐提高，至今几乎所有的高校都已经引入了一卡通平台。但是在校园一卡通的使用过程中也存在着很多问题，例如其无法和卡主本人进行有效的身份绑定，容易造成代刷、盗刷以及伪造等情况，同时对于广大师生来说难免会存在丢卡、忘带以及消磁等现象，挂失以及补卡操作流程烦琐，导致用户体验差。人脸识别是一种利用人的脸部特征信息进行身份识别和实名认证的生物识别技术，其通过人脸检测、人脸跟踪以及人脸比对等过程完成身份认证。人脸的唯一性以及不易复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的保障，能够有效解决校园卡存在的人卡不一、携带不便以及数据分散管理的问题，大大提高了学校后勤的管理效率。

② 学生考勤管理

当前很多高校都存在着学生逃课、迟到和早退等现象，尤其在一些职业类院校往往学生的自律性不是很高，难免会给任课老师和辅导员们增加很多纪律方面的管理工作。很多公共基础类的课程又经常是合班上课，给教师的考勤工作增加很大的难度。使用传统的点名或签到方法不仅浪费时间而且容易出现代签现象。利用人脸识别技术的唯一性和不易复制性来进行考勤既可以节约点名的时间又能够有效保障学生上课出勤数据的准确率，还能够结合大数据分析技术实时监测学生上课的状态，判断学生是否在睡觉或玩手机，如果有异常可以及时把信息发给班级辅导员或教务处管理人员。

③ 校园安防管理

近年来随着学校的快速发展以及办学规模的不断扩大，很多高校都有多个校区，还有一些校区跟本部跨市甚至跨省，高校的开放程度也在不断增大，这就给后勤管理和保卫管理带来了很多安全方面的漏洞。同时很多学生的安全防范意识相对薄弱，缺乏自我防卫能力。这就需要学校在管理层面上能够提前做好防范措施，有效杜绝不法分子混入校园，减少事故发生的可能性，为学生提供一个安全稳定的学习环境。因此利用人脸识别技术构建的智能门禁管理系统能够通过人脸实名认证有效管理广大师生安全出入，同时避免外来社会人员随意进出校园，极大地减轻了学校安全保卫方面的工作压力。

此外，人脸识别系统还可以应用于学生宿舍管理、教职工考勤管理以及考试核查和会议签到等多个场景[3]。随着智慧校园建设的不断深入，这些智能化的管理模式将逐渐成为主流，为我们的校园保驾护航。

2 人脸识别技术在校园疫情防控中的应用

有效助力疫情防控、充分发挥智慧校园建设的成效是一个系统化的工程，需要综合运用数据采集、大数据处理技术以及图像可视化技术等[4]。首先借助于物联网和云计算等平台收集数据，同时接入互联网健康码、通信大数据行程码等完成数据的融合与共享;其次是基于大数据分析和数据挖掘技术来对采集的数据进行建模和预测;最后将数据分析的结果通过可视化平臺实时展现出来。由于人脸等大数据的非结构化性以及复杂性等特点，往往使得数据采集的速度和质量成为系统性能的瓶颈[5]。下面以江苏某职业院校为例，介绍人脸识别技术在高校疫情防控中应用过程。

2.1 数据采集

构建一个高质量的人脸数据库是整个智慧校园人脸识别系统中最关键和最核心的部分，基础数据库的准确性和实效性直接影响着整个系统的性能。为此在学期开学前学校会针对不同信息平台采集的人脸照片进行统一的管理，同时将照片转换为人脸特征数据形成一个全校师生的人脸信息基础数据库。系统可以通过终端刷身份证采集人脸照片，也可以调用支付宝或微信的人脸采集组件来采集人脸照片，同时支持活体检测验证。考虑到青少年时期的学生外貌特征会变化较快，系统平台能够支持人脸照片的双留底、实时留底以及定期留底，从而保证人脸识别的效率。

在学校的进出通道内除了有人脸识别设备还有红外测温传感器，在识别人脸身份同时启动测温功能，并将测量的体温实时上传到数据中心。同时数据中心可以同步来自互联网健康码和通信行程码的实时数据，平台人员的健康信息、照片数据等可以从校园数据中心自动获取，减少人员手工录入的操作，对于产生的人脸识别记录和通行记录可共享至教务系统、大数据平台、迎新系统以及门禁系统等进行数据分析和展示，同时对体温异常或来自中高风险区人员的刷脸通行记录进行预警。

2.2 数据分析

计算机通过摄像头获取到人脸的图像后将人脸的“图像信息”（如眉形、脸轮廓、鼻子形状、眼睛的类型等） 抽取成为特定的“数字符号信息”，这些“数字符号信息”就是人脸特征。然后通过特征建模得到向量化的人脸特征，最后通过不同的算法或分类器判别得到识别的结果[6]。使用算法从照片中提取了人脸特征，并返回给人脸认证平台进行管理。平台专门在数据库中存储了每个人对应多种算法、多种模型、来源不同的、3D属性的人脸特征，并对他们统一管理。人脸识别系统能够提供多种算法接入，根据不同业务场景特点接入适用的人脸算法，如针对消费场景的金融机构安全级别算法、针对身份识别场景的离线识别算法等，每种算法可提供多组参数供用户选择。对于不同场景和应用的识别分数、活体分数用户可自行调整。

2.3 数据可视化

在大数据时代各种类型的信息数据可以通过多种方法来进行可视化，针对不同的场景或用户关注的侧重点都可以设计专门的可视化界面。高校人脸识别系统的应用场景很多，当我们要将分析完成的数据进行可视化展现时，首先需要明确并理解的一点是该数据描述了怎样的场景信息，需要向用户展示哪些重要的信息;其次是当用户看到这些数据信息时系统是否能够对下一步工作提供指导性的信息。我们针对学校疫情防控的要求，在不同的场景下使用的不同的数据可视化设备，例如在进出校门的通道使用落地式触控一体机，能够同时显示人员信息和体温信息;在智慧教室门口安装了电子班牌，能够显示课堂的学生信息和教师信息等。下图是学校的人脸识别系统在不同应用场景下的终端可视化平台：

3 疫情常态化防控下如何更好地应用人工智能技术

随着科技的发展，人工智能已在很多领域取得突飞猛进的发展，但在后疫情时代，人工智能技术在高等院校应用领域中还存在诸多问题，未成体系。故在高等教育发展进程中，可以充分学习国内外优秀的管理经验，利用人工智能更好地提高高等教育教学管理水平，从顶层设计的角度更加科学、合理地提出可行的发展战略。

（1） 加快核心关键技术投入力度

人工智能、大数据以及物联网和云计算等新一代信息技术相辅相成，具有跨学科融合以及高度复杂性等特点。需要在相关政府部门的主导下，以解决疫情防控的问题为导向，充分调动广大科研人员的积极性，完善对科研工作者知识产权的保护和各项激励政策，以核心技术为关键点加快建立和完善整体技术体系。在疫情常态化防控过程中，需要特别加强医疗数据的标准化建设，采用云计算和区块链等技术实现医疗大数据实时共享，保证医疗数据的准确、安全性以及实时性，这样才能更好地在疫情监测、防控救治以及资源调度等方面发挥人工智能技术的最大效能。

（2） 完善法治保障，建立制度体系

高等教育应当始终坚持以人为本的原则，而要实现教育智能化的转变需要充分考虑到管理、制度、平台以及人才培养等多方面。因此学校应当进一步建立立体化教学资源，努力完善智慧校园的基础设施建设，让学校师生充分感受到教学为本的教育理念。在智慧校园建设过程中，还应充分调动学校师生的主观能动性，同时将中华道德和文化素养等因素融入人工智能技术应用中，充分体现师生的价值。为了更好地建立智能化发展机制和治理模式，高等教育的管理者更应具备一定的科学素养以及完善和持续的发展规划，同时需要保证智慧校园建设充足的经费支持，合理规划及分配资源配置，充分调动师生的积极性，建立完善的体系发展模式，确保各项工作有条不紊地进行。

（3） 注重培养学校师生的信息化素养

目前，高等院校普遍存在对新一代信息技术的应用场景了解不够的现象，不愿尝试新的智能化教学方法和管理模式，限制了高等教育转向智能化时代的进程。因此，必须加强对广大师生的信息化素养培养，通过培养校内教师与引进高层次人才相结合的模式，加大师资力量培养力度，打造一支高水平人工智能领军人才队伍。进一步优化教师培训体系，采用探究与交互相结合的学习模式，让教师深刻体会人工智能技术对教学和管理方面的促进作用，同时，学校可以与国内外知名互联网企业合作，让广大师生参与实践项目的研发过程中，融入一线科技公司学习和体验人工智能等新一代信息技术的魅力。

4 总结与展望

人工智能技术已经广泛应用于疫情的常态化防控工作中，并且其优势明显，能够大大提高疫情防控的工作效率，尤其是在数据分析、高校迎新管理以及企业复工复产等诸多领域。例如在实际应用时，可以利用人脸识别技术迅速发现确诊病例或疑似病例的密切接触者，利用人工智能算法可以极大提高新冠病毒基因全序列对比的效率，各级政府和相关部门还可以利用大数据技术准确判断人群的流动情况以及各行各业的复工复产情况等。总的来说，在后疫情时代人工智能技术的应用范围一定会越来越广泛，并将逐渐渗透到社会经济和生活以及教育等各个方面。未来不管疫情的发展趋势如何，人工智能以及大数据等新一代信息技术都将在社会的发展过程中发挥重要作用，不断推动和促进我们从信息时代走向智能时代。

参考文献：

[1] 房晓阳，肖长水.数据中台助力疫情防控——以苏州市职业大学防疫应用为例[J].数字技术与应用，2021，39（5）：165-168.

[2] 张弛.数据中台在应对突发公共事件中的核心价值研究[J].华中科技大学学报（社会科学版），2021，35（1）：77-84.

[3] 卢喜利，周月鹏.基于人脸识别的智能宿舍考勤系统设计[J].电脑知识与技术，2018，14（35）：175-176，190.

[4] 龙志中，冯加强.数字化技术让基层疫情防控管理更高效[J].中国传媒科技，2020（2）：22-25.

[5] 陈伟.疫情防控实践中的大数据体系建设[J].人民论坛，2020（8）：52-53.

[6] 郑定成.人脸识别技术在智慧校园的应用[J].集成电路应用，2020，37（7）：132-133.

【通联编辑：王力】