人臉識別技術在高校教工餐廳應用研究

袁以鐸

（滁州學院后勤管理與基建處，安徽 滁州 239000）

0 引言

高校教職工餐廳是高校教職工就餐的主要場所，是高校重要的民生工程。然而，傳統(tǒng)的點餐方式存在排隊等待、服務效率低、工作量大等問題。為提升教工餐廳的就餐服務模式，積極引入前沿科技是當下高校教工餐廳創(chuàng)新服務改革的重要方向。隨著科技的不斷發(fā)展，人臉識別技術被廣泛應用于安防、金融、物流等領域。因此，將人臉識別技術應用于高校教工餐廳成為一個值得研究的課題。

人臉識別技術，又稱面部識別、人像識別，是一種基于人的臉部特征信息進行身份識別的生物識別技術。該技術采用數(shù)字圖像、視頻采集設備（如攝像頭），采集或抓拍獲取人臉數(shù)字圖像信息，然后使用特定的人臉特征提取算法（如HoG、Dlib 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征）以及人臉比對算法（如基于神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、模板等識別算法）進行目標人臉特征的識別認證[1]。

具體來說，人臉采集設備（如攝像機或攝像頭）被安裝在指定位置，對獲取該區(qū)域的人群人臉的圖像信息或視頻流進行預處理，檢測并提取其中的人臉數(shù)據(jù)，然后采用識別算法進行一系列比對和識別。該過程具有非接觸性、檢測主體唯一、準確率高等特點。同時，部分采集設備還具有活體檢測功能，防止使用人臉照片進行盜刷。此外，人臉識別技術還具有易于采集、無感知抓拍、無須攜帶、成本低廉等特性。具體實現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 人臉識別技術實現(xiàn)流程圖

本文探討了人臉識別技術在高校餐廳的研究和應用案例，詳細闡述了人臉識別系統(tǒng)的設計與關鍵技術。此外，還介紹了人臉識別技術在滁州學院教工餐廳的應用實現(xiàn)情況。

1 相關研究

近年來，越來越多的學者和研究人員對人臉識別技術在高校餐廳應用進行了相關研究。其中，部分研究探討了人臉識別技術在提高高校餐廳服務效率和管理水平方面的作用。舉例來說，文獻[2]通過引入人臉識別技術，高校餐廳可以實現(xiàn)自助點餐、快速結賬等服務，從而提高服務效率和顧客滿意度。此外，還有研究關注于人臉識別技術在高校餐廳數(shù)據(jù)分析和營銷方面的應用。文獻[3-4]通過人臉識別技術獲取學生的用餐記錄和消費數(shù)據(jù)，高校餐廳可以更好地了解學生的飲食偏好和消費習慣，為餐廳提供更為個性化的服務和產(chǎn)品。同時，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，高校餐廳還可以制定更為精準的營銷策略，提高餐廳的盈利水平。然而，也有研究關注于人臉識別技術在高校餐廳應用中存在的安全和隱私問題。文獻[5]指出，人臉識別技術在數(shù)據(jù)保護和信息安全方面仍面臨一些挑戰(zhàn)和風險，例如未經(jīng)允許的人臉識別、信息泄露等問題，可能導致學生的隱私權和信息安全受到侵犯。

在高校教工餐廳中，人臉識別技術的應用也逐漸得到了推廣和應用。人臉識別技術在高校餐廳應用的案例越來越多。例如，南京理工大學教工餐廳引入了人臉識別技術，教工只需在進入餐廳時進行人臉驗證，就可以在餐廳內(nèi)進行點餐和結賬。在上海交通大學，也推廣了人臉識別技術，不僅可以實現(xiàn)快速點餐和結賬，還可以記錄學生的飲食習慣和消費記錄，為餐廳的餐飲管理提供了有力的數(shù)據(jù)支持。

綜上所述，人臉識別技術在高校餐廳應用的相關研究已經(jīng)有了一定的深入和拓展。人臉識別技術在高校餐廳的應用可以提高服務效率、減輕服務人員的工作量，還可以為餐廳提供有用的數(shù)據(jù)分析。

2 實現(xiàn)過程及關鍵技術

教工餐廳人臉識別過程可以分為以下幾個步驟，如圖2所示：

圖2 教職工餐廳人臉識別過程

采集人臉數(shù)據(jù)：使用攝像頭采集教工餐廳中用餐教職工的人臉數(shù)據(jù)，包括正面、左側、右側等多個角度的圖像。為了提高后續(xù)的識別準確率，采集的圖像需要進行預處理，如對齊、歸一化等操作。

提取人臉特征：對于每個采集的人臉圖像，使用深度學習算法（如FaceNet）提取其特征向量，通常將特征向量的維度設置為128。

數(shù)據(jù)庫建立和維護：將提取出的人臉特征向量保存到數(shù)據(jù)庫中，并建立每個教職工的人臉特征庫。當新教職工加入或教職工離職時，需要更新數(shù)據(jù)庫

人臉識別：當教職工在教工餐廳用餐時，通過攝像頭采集其人臉圖像，并提取特征向量。然后，將該特征向量與數(shù)據(jù)庫中的所有教職工的特征向量進行比對，找出最相似的一組特征向量。若相似度高于設定的閾值，則判定為匹配成功，允許該教職工進入餐廳。

異常處理：當教職工在識別過程中遇到問題，如人臉圖像清晰度不足、光線不足等，系統(tǒng)會進行提示并拒絕支付。同時，可以設置緊急POS 機，刷卡或現(xiàn)金支付或手動登記，以應對特殊情況。為保障系統(tǒng)的安全性，還需加強防護措施，如加密人臉特征向量、設置權限等。

2.1 人臉采集

教工餐廳人臉采集是指通過計算機視覺和人工智能技術對教工進行面部特征的采集和處理，實現(xiàn)對用戶身份的自動識別和驗證。

教工餐廳人臉采集的過程主要包括以下幾個步驟：

預處理：首先需要對圖像進行預處理，包括去噪、增強、縮放等操作，以提高圖像的質量和特征的清晰度。在去噪方面，采用濾波器進行降噪處理；在增強方面，采用對比度增強或直方圖均衡化等方法；在縮放方面，可以根據(jù)具體需求將圖像大小調(diào)整至合適的尺寸。

人臉檢測：其次需要進行人臉檢測，即從預處理后的圖像中自動定位出人臉的位置和大小。在人臉檢測方面，采用基于深度學習的人臉檢測器Faster RCNN。

特征提?。涸谌四槞z測的基礎上，需要對人臉圖像進行特征提取，即將人臉的關鍵特征點提取出來，并將其轉換為數(shù)字化的特征向量。在特征提取方面，采用基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等算法。

特征匹配：最后需要對采集的人臉特征進行匹配和比對，以確定用戶的身份。在特征匹配方面，采用基于深度學習的Siamese網(wǎng)絡等算法。

2.2 人臉特征提取

人臉特征提取算法在教職工餐廳的應用是實現(xiàn)人臉識別技術的關鍵步驟之一。在實現(xiàn)教職工餐廳人臉識別技術中，本文采用了基于FaceNet 深度學習方法進行人臉特征提取。FaceNet 是Google Brain 團隊提出的一個深度學習方法，用于進行人臉識別和人臉驗證任務。該方法通過學習一個端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將人臉圖像轉換為對應的高維度特征向量，從而實現(xiàn)人臉特征的提取和匹配。

FaceNet 的核心思想是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）學習人臉圖像的特征表示。FaceNet 中，采用了三元組損失函數(shù)來訓練網(wǎng)絡。三元組損失函數(shù)的核心思想是對于每張人臉圖像，在同一人的圖像特征向量和不同人的圖像特征向量之間定義一個相似度度量，然后通過最小化同一人圖像特征向量與不同人圖像特征向量的相似度差距，最大化同一人圖像特征向量之間的相似度，來訓練網(wǎng)絡，使得同一人的圖像特征向量盡可能地接近，不同人的圖像特征向量盡可能地遠離。具體來說，對于每個人臉圖像，選擇一個與其同一人的圖像和一個不同人的圖像，構成一個三元組，分別表示為a、ip、ini。其中表示錨點人臉圖像的特征向量征向量，表示與不同人的人臉圖像的特征向量。

三元組損失函數(shù)的含義是：對于每個三元組，最小化同一人圖像特征向量與不同人圖像特征向量之間的距離，最大化同一人圖像特征向量之間的距離，以達到讓同一人的圖像特征向量盡可能地接近，不同人的圖像特征向量盡可能地遠離的目的。

FaceNet 算法通過使用三元組損失函數(shù)來訓練網(wǎng)絡，得到了具有較高魯棒性和可比性的人臉特征向量。FaceNet算法的網(wǎng)絡結構如圖3所示。

圖3 FaceNet網(wǎng)絡結構圖

在教職工餐廳中，可以利用FaceNet 提取每個教職工的人臉特征向量，并將其存儲到數(shù)據(jù)庫中。當教職工進行刷臉支付時，可以通過攝像頭獲取教職工的人臉圖像，并通過FaceNet 提取出該教職工的特征向量，與數(shù)據(jù)庫中的特征向量進行比對，從而完成教職工身份的識別和支付過程。

2.3 基于1:1 模式的人臉識別過程

教職工餐廳人臉支付過程主要是教職工身份驗證，系統(tǒng)進行一對一比對，判定是不是教職工本人，回答“是或否”，是一個二分類問題。在教職工餐廳人臉識別中，當客戶端檢測到人臉，由人臉檢測算法完成一系列處理后，交給后臺人臉識別算法，與人臉庫中的所有人臉進行比對并得出是否匹配成功。人臉識別過程即對比特征的過程，通過公式（1）計算待識別人臉特征（x11,x12,…x1n）與人臉庫中每個人臉特征（xi1,xi2,…xin）的歐式距離，如果小于所設定的閾值，則輸出距離最小的人臉圖像作為識別結果，大于閾值則識別失敗。

公開LFW 測試數(shù)據(jù)集上的人臉識別模型就是基于1:1 模式，在1:1 模式下的人臉識別模型，通常是選擇等量的正例或負例，其中正例表示檢測人臉與人臉庫中人臉是相同的兩張照片，負例則相反。1:1 模式通過設定指定的閾值來判定兩張照片是否同一個人，一般閾值越低，越容易判定為同一個人，當然準確率也越低。1:1 模式在高鐵進出站，支付寶“刷臉”支付等場景也有應用[6]。

3 人臉識別系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.1 性能測試

為了評估人臉識別算法的性能，如計算準確率和閾值，筆者開展了一系列測試實驗。在教工餐廳人臉識別測試過程中，使用不同的閾值來評估準確率。具體實驗流程如下：首先，收集200 位教職工的人臉圖像，并將其劃分為訓練集和測試集。訓練集用于模型訓練，測試集用于模型性能評估。使用已訓練好的人臉識別模型對測試集中的人臉圖像進行識別，同時使用不同的閾值進行實驗。記錄每個閾值下的識別準確率，即正確識別的人臉圖像數(shù)量與測試集中的總人臉圖像數(shù)量的比例。

實驗結果如表1所示。將不同閾值下的準確率與識別率繪制成圖4。對實驗結果進行分析和比較，選取最佳閾值進行教工餐廳人臉識別。

表1 閾值、準確率、識別率三者的關系

圖4 閾值與準確率結果圖

在實驗中，為了保證結果的可靠性，需要進行多次實驗，并取平均值作為最終結果。同時，還需要注意閾值的選擇范圍，過高的閾值可能導致識別率低，而過低的閾值可能導致誤識別率高。

從表1 和圖4 可以看到，在保障準確率的同時要提高識別率，經(jīng)過多次實驗，最終的閾值設置為0.6較為合適。

3.2 系統(tǒng)實現(xiàn)

以滁州學院教工餐廳為例，該餐廳的人臉識別支付主界面如圖5所示。界面上端裝有攝像頭，界面中顯示了學校名稱、所在餐廳以及餐次的營業(yè)時間。該界面支持刷卡和刷臉支付功能的自由切換，并提供了現(xiàn)場人臉采集、查詢以及查看流水等功能。需要注意的是，對于尚未采集人臉信息的教職工（如新進員工、年長員工等），仍可使用刷卡支付方式。在界面的下端，顯示了該餐次當前的累計消費總額和消費次數(shù)等信息。

圖5 滁州學院教工餐廳人臉識別主界面

在滁州學院教工餐廳現(xiàn)場，在餐廳入口配置立式單觸摸屏智能終端，疫情期間人臉檢測包含兩種場景，一種是不戴口罩的正常人臉姿態(tài)，如圖6（a）所示，另一種是戴口罩的人臉姿態(tài)，如圖6（b）所示。方框表示人臉檢測區(qū)域，口罩部分包含在人臉檢測特征中。在基于1:1模式下，經(jīng)測試，這兩種人臉姿態(tài)均能夠正常識別。

圖6 現(xiàn)場人臉識別測試

4 結束語

高校教工餐廳作為后勤服務的核心組成部分，不僅是師生用餐的重要場所，也是智慧校園建設的重要體現(xiàn)。本文以滁州學院為例，探討了人臉識別技術在高校教職工餐廳中的應用實現(xiàn)路徑，實現(xiàn)了“靠臉吃飯”的智能化服務，提升了服務、管理和創(chuàng)新水平。該研究對推進高校后勤服務的升級和發(fā)展，具有重要的理論意義。