人脸识别技术是生物识别技术的一种, 被广泛应用于公安监狱、政府、金融行业、边境管制、教育行业等诸多领域, 尤其在交通、安防、金融、教育等领域发展迅速。
高校校园人流集中, 校园活动丰富多彩, 校园安全风险随处可在。校园成为学生安全事件的频发、高发区域, 各大高校也都加大了安防投入, 而身份识别正是校园安防管理工作的一个核心问题, 也是校园各类考勤管理工作的关键问题。将人脸识别、活体检测等科学技术引入高校学生管理工作, 不但可以提高学生考勤管理工作的效率, 更能增强校园安全管理的实效, 可行性和应用性较强, 具有较高实用价值。
一、人脸识别技术
(一) 人脸识别技术概述
随着信息技术和网络技术的发展, 源于各种重要场合的安全管理需求, 基于生物特征的身份识别技术, 受到学者和各种技术研究机构的广泛关注。生物识别技术, 因人物特征的唯一性、不易仿造性、较高的安全性等特点受到人们的追捧。常见的生物识别技术包括指纹识别、掌纹识别、声音识别、人脸识别、虹膜识别、视网膜识别等。每一种生物识别技术都有各自的优缺点[1]。人脸识别技术是以人的面部特征为识别依据, 进行身份辨识的一种技术。因体验度好、便捷性、并发性、实时性等优点备受关注。随着技术的不断普及, 不法分子可能会利用相应用户的照片视频, 头套等手段欺瞒识别系统。活体检测技术应需出现, 两种技术的相互融合增强了人脸识别技术的实用性。
活体检测技术在获取相应用户面部特征的同时, 先辨识是否具有生物活动特征, 通过识别活体动物所特有的生理特征信息来验证用户信息是否为其他物质伪造, 进一步提升了人脸识别技术的安全性和可靠性。
(二) 人脸识别技术的识别过程
人脸识别技术的应用过程包括:图像采集及预处理、人脸检测与分析、特征校准与身份辨识等三个部分。图像采集及预处理主要包括图像采样、训练学习、建立个体特征信息库等内容。人脸检测及分析主要包括识别人脸检测、关键点定位, 人脸特征提取, 活体特征判断等内容。特征校准与身份辨识主要包括特征模型调整优化、人脸对比, 身份验证等内容[2]。
二、人脸识别技术在高校应用的特点
(一) 便捷性
便捷性主要体现在两个方面:一是图像采样的便捷性。无需刻意专门的采集工作, 只需将学生在校期间的医保照片、校园一卡通照片等文件导入至学生图像信息库, 即可完成学生个体的图像的采样工作。二是身份验证识别的便捷性。主要体现在进行身份识别时, 无需准备复杂的识别设备, 也无需要提前指导与培训用户, 只需要将相应的摄像头摆放至合适位置或启用相应位置的摄像头即可开展工作。
(二) 并发性
校园人流量高度集中, 无论是在课堂的教学活动中, 还是在学生业余的文体活动、团学活动、宿舍管理中, 所有的校园活动都离不开师生的身份识别。尤其是人数较多的校园活动中, 通过摄像头等图像或视频采集设备, 可以快速且同时采集、识别一个图像或视频的一帧中含有的多个人脸, 实现同一场景下多人身份的并行识别, 大大提高了身份识别验证的工作效率, 具有较强的实用性[3]。
(三) 友好的用户体验
无论在安静的教室还是嬉闹的操场, 用户无须携带任何物品, 也无需接触任何设备, 只需静静从摄像头前走过或稍停留片刻, 即可完成身份的识别与统计。用户不必担心有没有遗忘证件等物品的可能, 不经意间即可完成身份识别工作环节。“人在即可”的身份验证识别方式, 具有非常友好的用户体验。
1. 人脸识别技术在学生管理中的应用场景
将人脸识别、活体检测等科学技术引入学生管理, 设计与实现高校学生管理相应的系统平台, 可以提高学生管理的规范性、灵活性, 降低学生考勤管理、安全管理、身份识别以及活动参与统计难度。人脸识别技术在高校校园的主要应用场景包括:
2. 学生考勤管理
高校学生考勤需求多样化, 比如任课老师考勤、学工领导查课、班主任/辅导员查课、学生会纪检部查课、学生活动参与考勤等, 通过研发基于人脸识别技术的学生管理系统, 一方面可以提高学生考勤身份识别确认的工作效率, 另一方面可以解决多方数据不能共享、统计困难的问题, 实现后台保存数据、快速汇总历史数据, 实时呈现最新的考勤情况。
3. 教务考试管理方面
在学校的各类考试中, 虽然监考老师会一一核对证件, 快速辨别考生是否为同一身份, 但经常存在辨识困难, 基于人脸识别技术的高校学生管理APP可以帮助监考老师快速且更为精准地确认学生身份。同时, 也可以对教室座位进行监控管理, 识别考生的缺考信息。
4. 校园文明行为管理方面
当在校园发现抽烟、破坏公物、喝酒等不文明行为的学生时, 学工老师往往难以确认学生身份, 现场询问的结果难以核实, 人脸识别技术可以帮助老师迅速确认学生身份, 有针对性的教育和引导, 还可将必要信息反馈给相应的责任部门或老师。
5. 校园安全管理方面
校园受骗、盗窃事件时有发生, 可将校园监控与基于人脸识别技术的高校学生管理系统数据联动, 在校园门口及宿舍门口安装人脸抓拍相机, 对过往人) 校园活动组织管理方面。
高校校园活动丰富多样, 针对活动的学生参与统计比较困难, 参与学生的专业分布也难以统计, 基于人脸识别技术的学生管理系统可以实现活动现场人员的快速识别与统计, 简化和丰富活动考勤方式, 快速统计相关数据。
三、人脸识别对加强高校校园安全管理的思考
对于不断增多且日趋复杂的学校安全风险, 多数高校风险防控技术和能力已经逐步增强。人脸识别技术的引入, 既可以弥补防范人力相对不足的问题, 又能拓展人的能力边界, 提升风险预防的精准性、预警的及时性和处置的科学性, 从而提升安全管理的效果[4]。
(一) 加强校园关键区域的人流识别分析
校园关键区域主要包括校门出入口、宿舍出入口和教学楼出入口等。校园受骗、财物失窃等现象时有发生。通过对校园关键区域出入的人流识别与分析, 对于校外人士建立轨迹跟踪, 一旦发现形迹可疑自动向校园安保人员发出提醒。尤其是宿舍管理应严禁陌生人单独出入。
(二) 加强学生活动区域校园秩序异常的监测管理
酗酒、打架斗殴等是校园不可避免的群体事件。通过校园具有图像识别技术的监控, 可以利用对人脸表情、行为、姿态、唇语等特征识别, 判断校园秩序异常, 自动向校园安保人员发出报警提醒。
(三) 加强学生异常心理/行为的监测预警
近几年, 高校学生心理问题呈现上升趋势。每年都有学生出现不同程度的心理问题, 比如抑郁症、狂躁症、失眠等, 甚至有时还会出现自杀、精神失常等方面的问题。对于心理异常学生往往也会伴随一些行为异常出现, 比如学生经常半夜起床徘徊在楼道, 或者经常在无人的地方做出一些奇怪的举动, 或者经常坐在楼顶发呆等。通过计算机视觉技术对学生动作、情绪以及表情等内容的监测发现异常, 及时干预引导治疗。
(四) 监测数据与学工管理互动, 简化学生离返校统计工作
学生在校学习期间, 可能会因各种各样的原因离校, 有的履行了正常的请假手续, 有的学生则是悄悄离校。对于一些管理不够严谨或一段时间课时较少的班级不易察觉, 有时可能会出现学生已经离校几天才发现的问题, 工作上相对较为被动。通过学校出入口的人脸识别系统自动记录学生的离校和返校时间, 对离校时间超出设定阀值的学生, 由后台系统及时发出提醒, 并反馈给相应的院系进行核实。每逢假期, 学工会对学生的离校和返校情况做出统计, 统计效率偏低, 汇总结果缓慢。校门口和宿舍门口的监测信息联动, 进一步简化了学生离校和返校的统计工作, 提高了统计的效率和时效性。
四、结语
人脸识别技术作为计算机视觉领域的热点, 已经取得了许多重大的突破, 可识别的难度和复杂度进一步提升。但由于环境、光线、姿势、年龄、表情、化妆等综合因素的影响, 人脸识别技术仍有较大的发展空间。随着图像处理、视觉检测、模式控制、机器学习等专业的深入发展, 必定会推进人脸识别技术在准确度和识别效率上的提升。将人脸识别技术引入高校校园管理, 既能提升和优化校园各类考勤管理的效率, 更能充分发挥技术的优势, 保障校园秩序的安全与稳定。
摘要：本文从人脸识别技术的发展现状、识别过程以及技术优势等内容出发, 结合高校学生管理的工作特点, 探讨了人脸识别技术在学生管理中的各类需求以及相应的应用场景, 并提出引入人脸识别技术强化高校校园安全管理的几点措施。
关键词：人脸识别,学生管理,校园安全
参考文献
[1] 庞尚珍, 冯雪.生物识别技术研究[J].科技传播, 2010 (6) :147.
[2] 卢文峰.人脸识别研究技术发展综述[J].电子世界.2017 (7) :97.
[3] 段佳宁.人脸识别技术的发展与功能[J].科技传播.2018 (8) :18.