成都工業學院 楊明中 聶 穎
在科技技術高速發展中,智能化推廣普及,人臉識別技術廣泛應用于實際生活中,各類應用中逐漸推廣普遍,在高校宿舍管理中,由于人員眾多,管理監督工作量巨大,面對數量龐大的學生,宿舍管理員辨識是否為本宿舍學生非常困難,為應對高效率管理與高質量校園建設,保障學校學生生活環境的安全舒適,高校逐步引進人臉識別技術輔助管理,接軌信息化高科技應用,能減少宿管人員工作量,也提高宿舍的綜合管理能力。
高校宿舍是學生活動的重要場所,當前逐步流行以學生宿舍為單位的學習、生活單位,學生的一天中眾多時間都與宿舍有關,保障學生宿舍安全是一項重要任務,構建和諧、安全、穩定的宿舍環境也是學校管理工作中的一項建設要求。傳統的高校宿舍管理中,管理員蹲守出入口實時監督看管非常不便,因記憶原因,對進出學生不能確認分辨,同時也不能保障時時刻刻監督看管,為了更精確的監控管理學生生活作息,保障學生安全與健康生活,眾多高校引進人臉識別技術對宿舍管理,采用人臉識別技術同時能準確地對外來人員進行甄別,及時反饋信息,管理人員能把握實際情況以便做出應對措施。
在高校中,因為人員眾多,采用普通人臉檢測打卡識別器,不能存儲大量的人臉圖片數據而不被選擇,采用系統整體識別應用實現全校所有宿舍的管理。在宿舍門口及走廊上只需安裝攝像頭就可以獲取學生的人臉圖像,通過局域網傳到后端服務器進行處理識別判斷學生身份信息,所有宿舍的監控信息都匯總到后臺集中處理,能統一控制門禁,也能全面了解學生串寢室路程行蹤,并記錄保存活動信息以供后期調取使用。
如圖1所示,人臉識別系統是將獲得的人臉圖像進行檢測,分割人臉圖像,排除非人臉部分的圖像,減少系統計算復雜度,再提取圖像的特征信息,利用特征信息與原始數據庫中人臉特征信息對比,判別來人信息。

圖1 人臉識別過程
(1)人臉檢測定位
攝像頭拍攝視頻獲取大量圖像信息,對獲得的圖像快速檢測到人臉,從而判斷有人到來,對人臉圖像分割處理,截取人臉部分圖像進行處理,減少其他背景信息的影響。
(2)人臉圖像預處理
一般獲得初始人臉圖像都是非正向、偏側、旋轉的多姿態人臉,需要對分割后的人臉圖像進行預處理,將人臉圖像正則化,將多姿態人臉圖像轉換成正常正面的人臉圖像。
(3)提取人臉特征
將人臉圖像進行圖像特征信息提取,提取特征能降低信息數據維度,提高人臉特征的區分度,同一個人的特征信息具有高度相似性,便于分類識別,也極大化地降低識別耗時。
(4)分類識別
識別時是將獲得的人臉圖像的特征信息與數據庫中原有的圖像特征信息對比,采用協同表示分類器能高速分類識別,對比相似度超過一定的閾值,并且相似度最高的信息判定為同一組信息,從而確定人臉圖像的分類以及其他個人信息。
如圖2所示,人臉識別管理系統有多部分組成,中央處理器控制各個部分協同工作,攝像頭獲取圖像,中央處理器檢測識別人臉,與原始數據對比獲得識別結果,再控制門禁系統、報警系統等做出對應響應,檢測到人臉都進行日志記錄并按時間保存。

圖2 人臉識別管理系統
(1)原始數據保存
在人臉識別中,需要原始人臉信息作為依據,存儲最少一張學生正面人臉圖片,如有多張各角度的人臉圖像更優,對于基礎數據一定要真實可靠,對于有變化需求更改基礎數據,將原始數據保存隱藏,不進行刪除,以利于特殊情況時查詢。
(2)數據日志
對于進出的學生,實時記錄學生所到的宿舍,更加全面把控學生串寢室情況,避免串寢時系統報警增加管理工作人員工作,對于學生記錄學號、日期、時間,到達某一宿舍等信息。
(3)報警與記錄
對于進入非本校學生外來人員,檢測到不能識別的陌生人臉時實時報警并錄像記錄,監控闖入人員行蹤與相貌,提醒管理人員采取相應的措施,也為以后查詢提供完整證據。
(4)數據查詢與導出
系統中數據是按照學生學號順序完整保存,需要查詢數據時可以按照條件如學號、日期、時間、地點等查詢,并且導出需要的數據。
人臉識別作為生物特征識別,非接觸性更能廣泛應用與實際生活中,實時監控人員流動,管理人員工作大大減輕,學生在宿舍間的活動能良好的把控,對于特殊需求能調取記錄進行研究。但是人臉識別系統監控到的人員流動快,遇到報警后管理員不能及時了解到具體情況,特別是學生帶進入的外來人員,門禁直接能開門,檢測到外來人員時,管理人員來不及對外來人員的登記就已經進入并離開。
高校使用過程之中,為保障統一調控,需要局域網絡一直暢通,對于特殊情況下,管理員可以使用專用門禁卡控制。系統在報警錄像記錄過程中,遇到許多學生戴帽子等裝束易被誤判進行錄像,占存大量存儲空間,只能定期人工的刪除不必要的錄像。
結束語:人臉識別技術應用到高校管理中,能有效提高管理效率,保障學生生活環境安全,在科技進步中將逐步解決不足點,系統更加智能化,應用在高校宿舍管理中一大趨勢。