教學環境下學生群體人臉識別技術的研究

王鵬程

摘要：近年來，隨著我國高校擴招政策的不斷深入，各高校內學生人數呈爆炸式增長，學生人數的激增給學校的管理工作帶來了新的挑戰。以高校教育教學環境為背景，引進人臉識別技術不僅能夠辨別、確認學生身份，而且也可以提高學校對學生的管理效率，確保學校各項教育教學管理工作的有序進行。論文以高校教育教學環境為背景，對學生群體人臉識別相關技術進行了重點研究分析，為人臉識別技術在教育教學中的應用做好鋪墊，從而進一步提升學校對學生群體的管理效率。

關鍵詞：中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）17-0213-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 前言

所謂的人臉識別就是指對人的面部信息進行檢測辨識，從而達到身份確認辨別的目的，因此人臉識別技術也可以叫作面像識別技術。人臉識別技術包括三方面的內容，具體有：面像檢測、面像追蹤以及面像對比等。其中，面像檢測為在某種特定復雜的環境里，對識別目標的面部進行檢測，判斷是否存在面部特征，如果存在那么將面部信息進行分離。而面像追蹤則為將檢測到的面部信息作為追蹤的目標，做到動態追蹤。面像對比為系統根據檢測追蹤到的面部信息進行信息提取保留，并將該數據信息與數據庫中的面像數據進行匹配比對，從而達到確認所檢測目標身份的目的。

人臉識別屬于生物特征識別技術。作為生物特征識別技術的一個重要成員，人臉識別技術與其他的生物特征識別技術例如指紋信息識別、人類聲音信息識別以及靜脈識別等有著本質的區別。如果想要對識別目標進行身份辨別，系統就必須首先檢測采集相應的數據信息，而指紋信息、聲音信息以及靜脈狀態信息等都需要被識別人的特定配合才能實現系統對相關數據信息的采集工作，無法對復雜環境中群體目標的身份辨別。然而，人臉識別技術即使在群體環境下且不需要被檢測人的主動配合就能夠實現對人臉信息的采集工作，達到在復雜環境中對群體目標進行身份辨別的目的。因此，人臉識別技術能夠高效、隱蔽的對群體目標進行檢測。此外，人臉識別技術還具有識別率高、識別工作簡便、經濟實用等諸多優點，能夠廣泛地應用到身份辨別、安全確認等領域中。

基于上述內容的介紹，人臉識別技術在教學環境下對學生群體目標進行身份識別具有獨特的技術優勢。該技術在教學環境下的應用，不僅能夠對學生群體進行身份辨別確認，而且也可以提高學校對學生群體的管理效率，確保學校教學、管理工作的有效進行。下面，論文將對人臉識別技術的相關特征進行詳細介紹。

2 人臉識別技術的特征

人臉識別技術的主要特征有：經濟實用性、先進性、開放性、可擴展性、易操作性、安全性以及完整性等。

1） 經濟實用性

人臉識別技術具有經濟實用性的優勢。從經濟性、功能性以及性價比上綜合考慮，人臉識別技術滿足一定的經濟實用型。

2） 先進性

人臉識別技術在生物識別技術領域中屬于領先科技，具有一定的先進性。

3） 開放性

基于人臉識別技術的身份識別系統具有開放的體系標準，能夠支持多種網絡協議，方便網絡互通互聯，降低系統內部的軟硬件的耦合性，提高通信率。

4） 可擴展性

基于人臉識別技術的身份識別系統能夠對相關功能模塊進行有效的配置管理，具有較強的可擴展性。

5） 易操作性

基于人臉識別技術的身份識別系統具有良好的人際交互平臺，能夠降低用戶的頻繁操作帶來的不必要的工作量，具有一定的易操作性。

6） 安全性

基于人臉識別技術的身份識別系統在運行的時候，能夠按照系統內容的設定對信息進行加密操作處理，避免信息被盜取、攔截或者毀壞等，保障信息的正常的傳輸，具有一定的安全性。

7） 完整性

基于人臉識別技術的身份識別系統包含了所有的體系技術，包括，面向檢測、面向定位、數據信息特征提取、數據信息匹配比較等。此外，系統還提供其他的相關技術功能，具有一定的完整性。

基于人臉識別技術的身份識別系統使用面向對象語言開發設計，以領域模型分析為基礎，使用面向對象分析與設計，在功能設計上做到靈活設計，當功能需求在發生變化的時候降低修改工作量。

3 系統工作原理及數據采集過程

3.1 系統工作原理

人類的臉部圖像信息是人類自身重要的生物特征，擁有非常高的區別性和不可復制性，這兩個特征屬性為身份辨別提供了非常良好的前提條件。因此，基于人臉識別技術的身份識別系統與基于其他形式的生物特征識別技術相比較，前者擁有更高的辨別度和穩定性，此外，人臉識別技術即使在群體環境下且不需要被檢測人的主動配合就能夠實現對人臉信息的采集工作，達到在復雜環境中對群體目標進行身份辨別的目的，這為在以教學環境為背景下的學生群體人臉識別系統的實現奠定了堅實的基礎。

在基于教學環境下的學生群體人臉識別技術身份識別系統中，主要由兩大模塊構成，這兩大模塊分別是學生人臉圖像數據收集匹配模塊以及圖像信息維護統計模塊。其中，在系統的學生人臉圖像數據收集匹配模塊中，主要是實現學生人臉圖像數據的收集、檢測、匹配以及上載、下載的功能。而圖像信息維護統計模塊則是保證系統的信息維護和數據管理等功能的實現。

3.2 數據采集過程

在基于教學環境下的學生群體人臉識別技術身份別識別系統中需要創建人臉數據檢測模塊。在新生入學報到的時候，學校需要組織新入學的學生進行人臉圖像信息采樣工作，實現學生人臉數據庫的組建及[1：1]比例的身份核實。具體過程如下：

1） 構建學生人臉圖像數據庫：學校組織新入學的學生進行人臉圖像采樣。使用專用攝像設備或者人臉圖像掃描設備對學生人臉圖像數據進行收集采樣，將采樣得到的人臉圖像數據整合成具有面部特征集合的數據庫。

2） 系統使用相關攝像設備對需要進行身份辨別的學生進行人臉圖像采樣工作，將采樣得到的人臉圖像數據進行分析處理，生成目標匹配學生人臉圖像特征數據集合。

3） 將得到的目標匹配學生人臉圖像特征數據和系統中面部特征集合數據庫中的人臉數據進行匹配對比。

4） 通過匹配對比確認目標學生的身份，完成學生群體身份識別工作。

以上四個步驟都是在系統連續、實時、自動的情況下實現的，系統僅需要相關的處理設備，對硬件的要求并不高，相對來說要求非常簡單。一般來說，基于人臉識別技術的身份識別系統所支持的操作系統有：Windows 2000/XP/2003等。相關服務端可以根據學校具體實際情況進行設備部署，方便對學生群體的人臉識別工作。

4 學生群體人臉識別技術研究

4.1 系統架構

基于教學環境下的學生群體人臉識別系統是以中央管理模式作為系統的架構，這樣不僅可以簡化系統結構，而且一旦系統發生故障也可以實現快速找出故障節點，快速做出故障響應。在該系統中，所有其他集群控制器專用配置數據均集中存儲于集群控制器。

1） 物理數據庫：系統對學生群體的人臉進行采樣收集過程中都會將相關圖像特征數據永久保存在相應的數據庫里面。

2） 模板存儲庫：為了能夠加速把學生人臉模板從數據庫分配到任意節點的速率，任意計算機節點的學生人臉模板都會以數個分區文件的形式進行分區，與此同時保存都群集控制的硬盤中。

3） 群集控制器：群集控制器的主要功能就是集中管理維護各節點的當前情況，如果人臉識別系統在初始化階段，系統就會根據實際情況把模板存儲庫加載到各節點中，當在錄入的時候會把獲得的新模板加載在目標節點中，在此基礎上把人臉圖像數據匹配的相關工作分派到系統各節點進行匹配處理，最后各節點將相關匹配結果返還。

4） 計算節點：主要用來負責將人臉特征數據庫的部分數據加載到內存中，方便數據信息快速匹配

除此之外，按照群集控制器的相關要求，可以給新采集到的人臉圖像數據提供特征提取和建立模板的服務。

4.2 接口介紹

如果在對兩張學生人臉圖像數據進行相似度計算的時候，可以通過相應的[1：1]圖像匹配接口來實現。具體過程就是上載這兩張圖像的[Base64]編碼，系統返還相應的相似度計算數值。具體代碼及參數說明如下：

輸入參數：

以上是實現學生人臉圖像識別的關鍵代碼及參數說明。

4.3 系統工作過程

基教學環境下的學生群體人臉識別系統的具體工作過程如下所示：

1） 對視頻數據流中的相關人臉圖像信息進行檢測搜索。

2） 如果系統捕獲到一張完整的人臉圖像的時候，系統就會使用人臉匹配算法來對目標人臉圖像進行檢測，判斷檢測的區域是否真的存在一張完整的人臉圖像信息。如果系統一旦確定在該區域確實是一張完整的人臉圖像信息，那么就會將這個人臉圖像信息從該背景區域分離下來，并將其進行一定的技術處理，恢復該圖像信息的特征。

3） 把獲得的人臉圖像信息轉變為系統人臉數據，在該數據中有著人臉特征數據信息。

4） 將獲得的人臉圖像特征數據信息與系統數據庫里存在的相關數據進行匹配。

5） 通過匹配對比確認目標學生的身份，完成學生群體身份識別工作。

在該系統中，人臉識別的匹配方式是按照人臉特征及形狀來進行的。識別系統具有高可靠性，他能夠在特別復雜的環境中檢測到人臉信息，并將其與數據庫中的信息進行匹配對比，實現學生群體的身份識別功能。

5 小結

基于教學環境下的學生群體人臉識別技術的應用，不僅可以辨別、確認學生身份，而且也可以提高學校對學生的管理效率，確保學校各項教育教學管理工作的有序進行。

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【通聯編輯：李雅琪】