高校学生管理中人脸识别技术的应用研究

2023-06-24余灿玲马千知张倩廖丽

中国新通信 2023年3期

余灿玲?马千知?张倩?廖丽

摘要：在高校学生管理越来越精细、要求越来越严格的背景下，如何有序高效开展学生健康、安全、教学管理工作，是各高校极其重要的任务。本文对如何将人脸识别技术应用于高校安保、宿舍门禁、图书馆、食堂、课堂考勤、考生信息有效管理，以及如何将其应用于学生的健康信息、行程轨迹、体温等高效检测进行了研究，实现快速智能核查，为高校有序开展学生管理提供了有力的技术支撑。

关键词：高校学生管理；人脸识别；健康信息

一、引言

2020年初发生了全球性的公共卫生事件，对我国人民生命健康与经济发展造成了严重影响，对我国高校教学秩序和人才培养也造成了很大影响。高校学生通常来自全国各省各市，具有生源地广、流动性大、人数众多等特点，高校需要全力保障学生健康、安全、有序开展教学工作，这给各所高校提出了严峻的考验，也给学生管理工作带来了巨大的挑战。

特别是高校校门人员进出密集，手续繁多检查严格，除了要检查学生的请假记录、健康信息、行程轨迹之外，还需要测量体温，经常发生人员聚集的现象，个别学生存在信息造假蒙混过关等问题，给学校管理造成了巨大压力与现实困难。

基于此，运用技术手段解决高校中学生健康、安全、教学管理工作的难题迫在眉睫，高校需要一种可靠的自动身份验证技术核对进出人员的相关信息，实现高校快速智能核查，最大限度保障高校学生健康、安全与教学工作有序开展，并为高校科学有效学生管理提供技术支撑。

二、基于人脸识别的高校学生管理现状

目前我国人工智能技术研究者众多，其中人脸识别技术在高校智慧校园中各种应用场景的研究也比较多。比如，文献[1]介绍了通过人工智能技术发展智慧课堂，大力推进高校智慧校园的建设，而且还重点阐述了人工智能在高校智慧校园建设中的应用场景。文献[2]首先说明人脸识别技术的意义与背景，然后重点说明了该技术如何应用在高校安保中，最后还分析了该技术欠缺之处及未来如何发展。文献[3]利用人脸识别技术，实现校园安保监控、上课前签到、下课后反馈等功能，保障学生的考勤签到与在校的人身财产安全。文献[4]提出了一种基于人脸识别技术的高校自动考勤管理系统，通过人脸识别及自动化技术优化学生考勤流程，提高了考勤效率。文献[5]将人脸识别融进宿舍智能化管理平台，讲解了基于人脸识别的智能化宿舍管理系统平台的设计内容及设计程序等信息。文献[6]则研究了基于高清摄像头监控下人脸识别技术在公共安全的现状，给人脸识别的应用实践提供一定理论依据。文献[7]基于人脸识别技术在高校学生校园轨迹回溯中的应用为出发点，阐述与分析其工作过程及应用概况，总结其应用场景。以上文献都给人工智能人脸识别技术赋能高校智慧校园的构建及智能化发展提供有效的参考思路。

在高校学生管理越来越精细、全力保护学生健康期间，健康信息、行程轨迹和体温监测是师生健康出行的重要“凭证”，将人脸识别与大数据技术相结合，对高校学生的健康信息、行程轨迹等信息进行检测，以达到高效管理目标，下文将使用人工智能中的人脸识别技术对高校中各种应用场景进行深入探索应用研究。

三、人脸识别技术原理与设计思路

人脸识别也叫面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的近几年快速发展的一种生物识别技术，已经逐渐成为各领域识别应用中的最优选择之一。具有采集简单、特征稳定、不易仿制、非接触性和无需刻意配合、短期内人脸结构不会发生太大变化等优点。

（一）人脸识别技术原理

高校需要应用人脸识别技术进行学生管理，需要先收集高校学生的个人信息、班级信息及人脸信息等。收集好人脸信息后，利用采集的人脸图像大数据，使用特征提取算法与深度学习算法，生成特征模型数据，保存到人脸库中，后期用于人脸识别验证。使用人脸识别技术有人脸图像采集、人脸检测与预处理、人脸图像特征提取、人脸图像比对与识别及人脸识别结果输出几个环节，见图1。

当人员在摄像头或高清摄像机等采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并采集人脸图像；人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小；人脸图像预处理是基于人臉检测结果，对图像进行处理并将其在特征提取的过程中使用；人脸特征提取是对人脸进行特征建模的过程，不同的人能提取出不同的人脸特征；人脸图像比对需要将人脸图像特征数据与人脸大数据库中的特征模型进行搜索匹配，设定一个阈值，根据相似度是否超过阈值，得到了一个匹配结果；人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断与输出；当人脸识别系统投入使用后，人脸识别即可判别采集对象是否本校学生或工作人员。

（二）设计思路及注意事项

下文阐述人脸识别设计思路中的人脸目标检测、比对与识别，同时对设计时的注意事项进行简要说明。

1.人脸目标检测

当人员进入人脸识别设备范围内，将用摄像头或高清摄像机采集含有人脸的视频流或图像，自动在视频图片或图像中检测人脸，并跟踪人脸，接着对检测到的人脸进行标识，判断目标对象返回人脸框位置，准确识别人脸属性信息，接着对检测出的人脸位置进行停留对并捕获到的高清人脸图像截图保存，对保存的图片完成再次筛选后，进行人脸检测和人脸确认，最终得到摄像头范围内的人脸图像。

2.人脸比对与识别

根据人脸目标检测技术获取的信息，在此基础上对人脸进行识别与判断人脸的身份信息。其识别与判断过程是，对人脸进行属性分析、人脸对比、人脸搜索等算法技术再次识别，快速检测人脸返回人脸相似度分值，取出人脸大数据库中相似度分值最高的人脸信息，判断其身份信息，将身份信息保存并进行下一步的信息关联，获取该学生其他必要的信息以满足应用场景需求。

3.设计注意事项

在设计人脸识别系统时，需要注意以下几点：

①充分考虑到系统工作量及扩展性。高校学生数以万计，人脸识别系统务必要承担每日大量的人脸检测需求；同时，考虑到由于学校扩招带来的人数增长，要增强系统的可扩展性及用户接口的性能，优化人机交互的界面。

②充分考虑应用场景的需求增加。比如，今年的应用场景是保护学生健康的需求，明年可能需要增加考勤、运动打卡需求，后年可能需要增加考试自动化检测需求等，因此，需要充分考虑因应用场景增加带来的系统并发量剧增的问题。

③注意软件质量、效率与准确性。如果软件的质量不符合标准要求，也会影响人脸识别的效率，因此，需检查人脸识别系统是否存在漏洞，并做好修复工作；还要考虑到成本，要选择性价比较高的产品，以节省资金。

④注意处理速度与实用性。人脸识别速度要达到秒级，且准确率要高，避免影响用户体验与工作效率；在信息反馈方面，需要将信息实时反馈给学校人员进行及时处理，最后一公里的应用设计要注意实用性与易用性。

四、学生健康与行程信息获取设计思路

检查学生的健康信息与行程信息是高校保护良好健康环境非常重要的手段，目前高校普遍采用的人工审核学生的健康信息、行程轨迹信息等方式。学生本人可以通过微信小程序查询并按需使用与展示，但这些信息是动态的，学校教职工需要反复收集及人工审核，效率低且易出错，因此，提出了一种基于AI的人脸识别与大数据相结合的高效检测方法。

（一）基于关键信息关联获取API的健康信息与行程信息

采用的是基于人脸识别的高效鉴别学生健康信息与行程信息的方法，该方法利用摄像头采集人脸信息，对学生人脸进行自动检测与识别。同时，通过身份关键信息关联调用卫生部门大数据共享的API接口，学生的健康信息、近期行程信息将被封装传输到调用端，供调用端按需合法合理适度使用。实现自动掌握学生的健康状况、行程轨迹、健康检测结果等信息，以达到学生管理中对学生的健康与行程等信息核查便捷、可靠、高效、自动化的要求，实现高校快速智能核查，为科学有效学生管理提供技术支撑。

（二）基于目标分析与判断进行标签预警

对获取的学生健康信息、行程信息进行分析与判断，方法可考虑如下：首先，健康信息是否低风险，若否直接预警；其次，若健康信息为低风险，则判断行程轨迹是否低风险，若否直接预警；最后，若健康信息与行程信息都低风险，则判断正常，无需预警。同时，也可以结合本地化需求进行设计，比如云南省可以判断学生是否来自25个边境县。另外，还可以对特殊轨迹学生进行后台数据打标签，作为高校教职工的重点关注对象。这样可以实现综合智慧分析与判断学生是否存在健康风险，并进行标签预警。

五、人脸识别在高校学生管理中的应用

随着高校学生的扩招，学生管理及教学任务量剧增，工作难度加大，人脸识别技术在一定程度上可以提高学校教职工的学生管理效率，提升教学效果。

（一）体温监测

对高校学生的健康记录管理是学生管理的重中之重，是及时排查体温异常最行之有效的手段。搭建人臉识别和红外热像仪体温检测的硬件系统部署在宿舍楼、教学楼、实训楼、图书馆、食堂及超市等入口处，可以对出入的学生进行脸部识别，利用红外热像仪测量其体温，记录体温信息，并对异常体温报警处理。在线实时对健康检查结果进行记录与管理，对比每日人工健康信息登记方式，更加高效、准确与全面。

（二）安保、宿舍门禁检测

对需进校的人员进行健康信息与行程信息检查是高校管理中非常重要的手段。使用人脸识别系统对健康信息与行程信息进行检测，对比传统人工检查既高效又准确。同时，还可以将记录到的学生活动轨迹、学生是否在校、请假外出时间、返校时间及返校销假等信息推送给相关教职工跟进。夜晚学生就寝前，高校教职工需要对学生宿舍进行人数核查，以确保每位学生安全在校。传统人工点名核查方式不仅耗费大量人力与时间，还会给学生学习、休息、运动及生活等造成诸多不便。使用宿舍门禁人脸识别系统，可以获取并记录进出宿舍的学生信息及时间，自动分析哪些学生未能在晚上规定时间内返回宿舍就寝，将名单推送给相关教职工跟进，避免未及时返校学生出现危险。

（三）图书馆、食堂、超市管理

图书馆、食堂、超市等场所使用人脸识别系统不仅可以通过人脸识别获取学生的实时体温、健康信息与行程信息，还可以对人数进行收集统计，以实现室内场所限流的目标，避免人员过于密集。另外，还可以登记所有人员身份信息及进出时间，实现记录信息可追踪可回溯的目标。同时，对比一卡通的打卡付款方式，使用人脸识别系统进行付款，更高效与便捷。

（四）课堂考勤打卡管理

在教学楼、实训楼与运动场等教学场所，通常上课教师采用点名、学生扫码等方式进行考勤，存在冒名顶替、效率低、占用教学时间等问题。为提升教学的质量，使用人脸识别系统进行实名考勤，不仅可以通过人脸识别获取学生的实时体温、健康信息与行程信息，确保学生的健康状态，更重要的是可以对上课学生进行实时考勤，对于无故旷课学生名单可以推送给相关教职工进行及时跟进学生情况，了解学生的安全与否、心理动态、是否有异常状况。

（五）考生信息检测

目前高校线下考试仍是传统的准考证+身份证+其他必需材料+监考老师观察比对询问入场的方式，考生除了要出示身份证、准考证等证件外，还要出示行程信息、健康信息、体温记录表等材料，准备材料繁杂，不仅仅给学生带来更多的负担，也给考官增加了检查难度，而且监考老师对考生的辨别具有主观性，很难做到百分百准确，甚至若考生材料造假或替考，考官用肉眼难以识别。通过人脸识别的方式可提高考生鉴别的准确度，减少考生与监考老师考前准备工作，提高考试效率。方法可以是，通过手机端应用或小程序或考场门禁，调用摄像头对人脸进行识别与信息比对，调取大数据平台核对考生身份信息、健康信息与行程信息。这样将能减少考生因漏带证件材料不能进考场、因人为原因造成的入场效率低等问题，同时也有效防止材料造假与替考代考现象的发生。

六、人脸识别技术的法律风险与建议

随着人工智能的快速发展，人脸识别技术被广泛应用到各个领域，但人脸识别具有唯一性、不易察觉的特点，这与其他类型的生物识别方式非常不同，一旦泄露，无论是哪个公司哪个单位或哪个个人，都将会面临法律风险。在法律层面上，我国最新颁布的《个人信息保护法》则是从政府、企事业单位两个角度分别对人脸识别技术的使用作出了详尽的规定[8]。實际上，光靠现有的法律法规还是不足的，需要建立与完善防范机制，充分保障公民的知情权与同意权原则。一方面可以通过宣传教育的方式来增强公民的个人信息保护意识；另一方面可以引入公众参与机制，让越来越多的公众参与到企业日常运营的监管上来[9]。

七、结束语

本文探讨了人脸识别技术在高校学生管理工作上的一些应用，能够快速有效地检测学生的体温、健康状况、行程轨迹等信息，能应用在体温监测、安保、宿舍门禁、考生信息检测，图书馆、食堂、超市、课堂考勤打卡管理等多种场景中，为高校的学生管理工作提供高效的技术支持，为高校的学生健康与安全工作带来切实的保障。

作者单位：余灿玲马千知张倩廖丽云南开放大学

参考文献

[1]徐丽丽.人工智能技术在高校智慧校园中的应用[J].中国新通信，2020，22（06）：109-110.

[2]王宏福，李继文.人脸识别技术在高校安保工作中的应用研究[J].大众科技，2020，22（10）：7-8，11.

[3]宋爽.人脸识别技术在校园管理中的应用[J].通讯世界，2019，26（01）：184-185.

[4]巫春玲，冯志文，钟沈豪，等.基于人脸识别技术的高校课堂自动考勤管理系统[J].智能建筑与智慧城市，2020（05）：20-24.

[5]罗莎.基于人脸识别的智能宿舍管理系统研究与开发[J].信息技术与信息化，2020（12）：228-230.

[6]徐剑.基于高清视频监控下人脸识别技术在公共安全的应用研究[J].轻工科技，2021，37（09）：64-65.

[7]施雯斐.人脸识别在高校学生校园轨迹回溯中的应用[J].黑龙江科学，2020，11（20）：29-31.

[8]陈涵.人脸识别技术的法律风险与规制[J].产业与科技论坛，2022，21（8）：24-27.