人臉識別技術在實驗室管理中的應用分析

劉青林 楊益 重慶科創職業學院

引言：對于傳統的實驗室管理來說，主要采用的是人工管理模式，不僅需要對實驗室的出入人員進行登記，同時也需要核實他們的身份，不僅增加了管理人員的工作強度，同時也無法對登記信息以及核實信息的準確性進行有效保障。而對于人臉識別技術來說，能夠對這些問題進行有效解決，在人臉圖像采集、檢測、對比、匹配以及認證等的基礎上，實現實驗室的自動化管理，因此需要增強對這種技術的重視，并對其進行靈活運用。

1 人臉識別技術應用原理

人臉識別技術在應用過程中涉及到了很多設備，主要體現在門禁控制器、視頻攝像機、報警設備、電子門鎖、后臺主機以及RFID卡等等。其中，門禁控制器會通過低頻通信接口對RFID信息進行搜索，在對信息進行接收之后，會通過后臺對人像信息進行查詢，再和視頻采集信息進行認證，如果認證結果不一致，或者是出現了異常的情況，那么就會發出警報。并且，門禁控制器也會通過相應程序和后臺主機進行通信，對實驗室的報警設備以及電子門鎖等進行控制，進而發揮報警以及門禁等功能[1]。

2 人臉識別技術應用流程

當主機對RFID信息進行接收之后，會利用視頻攝像機采集圖像，再將圖像信息傳給后臺主機，讓后臺主機對人臉圖像進行認證，在此基礎上對其進行存儲。在進行認證時，主要是通過人臉檢測技術對視頻中的人臉圖像進行檢測，如果沒有發現人臉，那么會對人臉圖像進行再次采集，如果發現了人臉圖像，那么會通過形狀匹配策略，實現人臉圖像和基于RFID信息認證的人臉圖像的匹配，再結合認證與匹配結果，對實驗室的報警裝置以及門鎖控制裝置等進行有效驅動。具體來說，體現在下述兩個方面：

2.1 人臉檢測

第一，系統在接收到RFID信息之后，會對攝像頭進行啟動，通過攝像頭對人臉圖像進行抓拍。在此基礎上生成靜態圖片；第二，通過對膚色、固定標記、發色、物體顏色以及背景結構等已知信息進行有效利用，能夠從背景當中對頭部進行有效分離；第三，根據人體五官分布情況，能夠對人臉的大致范圍進行明確；第四，可以通過灰度調整對光線變化問題進行解決；第五，在經過上述步驟之后，會對人體圖像進行獲得，并且可以將其和人臉圖像庫中的圖像進行對比認證。

2.2 人臉認證

第一，通過對形狀匹配算法以及匹配策略等進行有效運用，可以對人臉特征點進行有效獲得，主要體現在臉部、眉毛、嘴巴、鼻子以及眼睛等部位；第二，需要對基準點進行合理選擇，這些基準點主要包括下巴中點、右嘴角、上嘴唇中點、右眼角、鼻尖以及右眉角等部位，最后再計算基準點和其余特征點的夾角，進而對角度直方圖進行獲得；第三，在獲得直方圖的基礎上，可以建立一個坐標系，并對這個坐標系進行合理劃分，將其劃分成若干區域，可以將人臉特征點落入到各個區域的個數設置成Ri(m)，其計算公式為：

Ri(m)={YjPi：Yjbin(m)}。

其中，i指的是各個基準點；m指的是劃分區域，P為坐標系中心點。通過計算，會得到一個區域矩陣，也就是說劃分了幾個區域，就會得到幾個維度的矩陣，在人臉認證過程中，可以將兩張人臉圖像轉化成兩個矩陣，對矩陣進行分析計算，其計算結果是一個0到1之間的數值，這個數值和1越接近，那么兩張人臉圖像就越匹配[2]。

3 人臉識別技術在實驗室管理中應用的思考

對于實驗室管理來說，在對人臉識別技術進行應用時，會受到相關程序、系統軟件以及周圍環境等的影響，其中環境主要體現在光線、光照、光源以及距離等方面，所以在后續的人臉識別技術研究過程中，筆者建議可以從識別程序、識別軟件以及環境影響因素等方面入手，進而增強人臉識別效果，全面發揮其對實驗室管理的重要作用。

結論：總而言之，要想增強實驗室管理效果、降低管理人員的工作強度，就必須對人臉識別技術進行充分運用。對于實驗室管理人員來說，應該對人臉識別技術的應用原理以及流程等進行明確，在此基礎上對其進行合理運用。對于人臉識別技術研究人員來說，應該從識別程序、系統軟件以及環境影響等方面對其進行深入研究，對其的不足之處進行有效彌補，進而全面發揮其對社會發展的重要作用。