基于人臉識別的家校協同管理系統

摘 要：為了進一步提升幼兒托管學校的家校協同管理水平和效率，更有效地保障幼兒接送環節的安全，避免漏接、誤接等意外事件發生，本項目利用人臉識別技術設計了家校協同管理系統，能快速核實家長身份，降低幼兒學生被拐走的可能性，同時也能進一步促進家校聯系，解決信息實時性差等問題，使教師能夠全面、迅速掌握學生信息，為學生安全保駕護航。

關鍵詞：人臉識別；家校聯系；學生管理；SpringBoot；Vue；MySQL

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）02-0-03

0 引 言

“互聯網+”思想不斷深入人心，是當前計算機科學發展的未來趨勢，人們也趨向于更加便利的生活方式。我國幼兒接送大多采用傳統的接送卡或常用社交軟件聯絡的方式，存在很大的安全隱患，同時幼兒園學生家校協同管理落后、教師工作量大。正因如此，家校信息交互不及時，幼年學生在放學期間被拐走的事件時有發生。

針對以上問題，已有部分學者展開了相關研究，將先進技術應用于幼兒接送管理過程。其中，熊鋼[1]等人使用RFID射頻卡身份驗證及人臉識別身份驗證，通過實時判斷人臉識別信息與射頻卡是否匹配來識別身份。黃穎[2]等人基于人臉識別的幼兒接送管理系統，使用人臉識別核實家長身份，同時具備信息管理、家校信箱等功能，可提升幼兒園管理效率。以上學者針對幼兒接送管理的研究都使用了人臉識別來驗證家長身份，保障接送安全，但在異常行為監測、家校協同管理、家校互動等方面較傳統接送方式沒有提升。市面上尚未出現高度切合現實需求、有競爭力的產品。本項目開發的針對幼兒學校實際需求的家校協同管理系統能夠滿足社會需求，具有廣闊的市場前景。

1 系統設計

系統前端使用Vue設計，后端使用SpringBoot框架，Vue使用axios插件對SpringBoot中定義好的數據路徑進行請求，并接收SpringBoot返回的數據，實現Vue與SpringBoot的交互，數據庫使用MySQL實現。軟件系統采用MVC架構模式，用戶進行操作請求時，Controller層先響應請求，隨后向Model層發送操作數據邏輯的請求，Controller層接收到處理好的結果，重新展示在View層中，請求得到響應。

圖1所示為系統功能模塊。

1.1 家長小程序端

家長微信小程序端設置了3個頁面，主頁面中有就餐申請、家庭作業、查看通知、接管記錄4個功能按鍵，動態頁面用于家長和教師間的交流，個人中心頁面用于編輯家長相關信息。家長小程序功能模塊如圖2所示。

家長首次登錄時需要填寫家長信息，可以通過掃描身份證的方式錄入姓名、身份證號、住址等信息，也可手動添加。之后需上傳一張清晰的家長面容照片，保存后，家長信息將存入相應數據庫中，與學生信息關聯。考慮到家長有時因種種原因無法及時接回學生，可以填寫代接人信息，保存后，同樣可與學生關聯。家長可以隨時修改代接人信息，與傳統的聯系教師告知修改的方式相比更加便捷，減少了教師額外的工作量。

登錄后，進入小程序首頁，可以看到4個選項，如圖3所示。

（1）就餐申請

家長可以在此處為學生申請在校就餐，選擇好就餐時間、填好備注之后提交，教師可以在后臺接收、查看。

（2）家庭作業

教師可以在此處發布學習任務和作業等，家長可以及時了解學生的學習情況。

（3）查看公告

教師可能會不定時發布一些有關學習、生活方面的公告，家長可以在此處查看，更好地配合教師工作。

（4）接送記錄

家長每次接送學生時，人臉識別成功后，將會產生一條帶有學生信息、代接人信息、接管時間的記錄，便于家長及時查看學生是否按時接回，進一步為學生的安全提供保障。

進入小程序動態頁面可以看到各位家長和教師的動態，家長可以及時了解學校最新的動態，也可以在這里發表對學校教育工作的建議，增強家校之間的信息交互、情感交流，也能促進師生感情，便于教師更好地開展教學工作。

1.2 教師網頁端

教師網頁端設計如圖4所示，分為注冊登錄、學生信息錄入、接管記錄、就餐審批、發布通知、操作日志查詢、數據統計七個子功能模塊。

首次使用時需要先注冊輸入相應的用戶名和密碼，用戶信息將會添加至數據庫相應的數據表中。注冊成功后，輸入與之匹配的用戶名和密碼即可成功登錄家校通后臺管理系統。

在學生信息功能欄中，由教師根據資料將學生及家長信息錄入數據庫中，使家長在小程序端錄入的信息與學生信息綁定，家長在使用小程序登錄時就能直接獲取學生信息。通過數據共享，后續就能實現相關后臺信息的自動更新，更加方便快捷。教師也可以通過搜索姓名找到學生對應的信息，對其進行修改。

接管學生功能欄是本項目的核心，輸入學生的學號后，打開電腦攝像頭，調用百度人臉識別API[3]，對家長進行人臉識別，與家長預存的代接人照片匹配，若成功則會在此頁面顯示接管人姓名和照片，教師可以選擇保存家長照片，為之后不定時的信息更新做準備。

在就餐審批功能欄中，教師清晰地看到每位學生不同的就餐需求與就餐時間，根據其合理性，給予批準或駁回處理。教師也能及時向學校食堂匯總就餐情況，使食堂能夠大致掌握用餐學生數量。

在發布通知功能欄中，教師可以先選擇通知類型，如作業、公告、動態，之后編輯相應通知，提交后，家長就可以在小程序端查看，確保每位家長都能第一時間注意到信息的更新，實現了信息的快速交互。

在操作日志功能欄中，教師可以隨時查看家長在小程序端的操作，確保教學活動正常進行，如果出現異常情況，教師能及時在操作日志中發現，并采取相應措施。

在數據統計功能欄中，教師能通過折線統計圖清晰地看到用戶的訪問量，通過柱狀圖看出一周內就餐申請的人數和身份驗證一次成功的概率。若出現一次驗證成功率低的情況，教師可以合理推測是由于家長人臉識別時遮擋面部或姿勢不規范導致，教師可以據此向家長提出建議，以此提高成功率，節約時間。

2 人臉識別技術

2.1 背景

傳統驗證身份的手段，如證件、密碼等方式，存在被竊取、篡改等風險，越來越難以滿足現代社會人們安全防范的需要。人臉識別基于人的臉部特征信息進行，具有非強制性、可擴展性等優點。目前，人臉識別技術已被廣泛應用于交通、教育、公共安全等領域。

2.2 人臉識別過程

人臉識別技術包括人臉采集、人臉檢測、圖像預處理、人臉特征提取和人臉識別。

2.2.1 人臉采集

人臉采集設備自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。在本系統中，教師在網頁端進行幼兒接管登記時，先輸入學生學號，隨后打開電腦攝像頭拍攝家長照片，將照片的url傳至后臺對應接口，實現人臉采集。之后對采集的照片和由學號獲取的家長預存的照片進行匹配，實現身份核驗。

2.2.2 人臉檢測

人臉檢測是人臉識別的預處理過程，在采集的人臉圖像中準確標定出人臉位置和大小，將人臉中有用的模式特征信息提取出來，利用這些信息實現人臉檢測。

人臉檢測大致分為三類：基于特征的人臉檢測、基于模板匹配的人臉檢測、基于統計學方法的檢測方法。

基于統計理論的方法因能進行實時監測且擁有較高的檢測率而被廣泛應用。其主要通過Adaboost算法和Haar特征來構建Haar分類器，確定人臉是否存在[4]。Haar特征利用一些固定特征來模擬人臉中的相關信息，如：邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征，主要用特征矩形來表征人臉，并采用積分圖快速計算矩陣特征值，有效實現降維，提高速度。

基于Haar特征的cascode級聯分類器通過Adaboost算法進行訓練。Adaboost算法是指將人臉看成一個整體，構造二維像素矩陣，通過統計大量人臉和圖像樣本構造人臉模式空間，根據相似度判斷人臉是否存在。cascode級聯分類器將圖片的特征分為幾個階段，每個階段都由一個弱分類器構成，且弱分類器決定每個階段的閾值，只有達到這一閾值才會進入下一弱分類器，否則舍棄，直到通過所有弱分類器的檢測，則可判斷圖像是人臉，實現對圖片的分類。所有弱分類器構成了一個強分類器[5]。

2.2.3 人臉圖像預處理

基于人臉檢測的結果，對圖像做進一步處理，由于姿態、光照等因素的影響可能導致圖像無法直接使用，通過預處理對圖像進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化等處理，能最大程度還原圖像的真實性，提高人臉特征提取的準確度和全面度。

2.2.4 人臉特征提取

對于人臉部特征的提取，本文選用LBP算法，它是一種用來描述圖像局部紋理特征的算子，其顯著優點是對光照不敏感，但仍受姿態和表情等因素的影響。原始LBP算子定義在3×3窗口內，以窗口中心的像素作為閾值，將相鄰8個像素點與其進行比較，若周圍像素值大于中心像素值，則被標記為1，反之為0。這樣周圍8個點就會產生8位二進制數，即窗口中心像素點的LBP值[6]。

在進行人臉識別時，LBP算法會將人臉圖像劃分為若干個相等的矩形區域，再對各矩形區域內每個像素點分別計算其LBP值，然后求出各分塊的直方圖，最后把各分塊直方圖串聯后統計出一幅人臉直方圖，描述這幅圖片[7]。

2.2.5 人臉匹配與識別

提取的人臉特征數據與數據庫中存儲的人臉特征模板進行匹配，設置閾值，當相似度超過這一閾值時，則識別成功。在本項目中，通過搜索學號得到對應學生家長的圖像特征，將待識別的人臉與其比較，根據相似程度對人臉的身份進行判斷，這是人臉識別中的1∶1模式，常用于核驗是否為同一個人[8-10]。系統識別效果如圖5所示。

3 結 語

本系統通過多方考慮實現了顯著的應用效果：首先，教師可以線上給幼兒布置作業、發布通知等，不用再通過家長群告知，避免家長因未及時查看群消息而錯過重要信息的可能，減輕了教師工作量，提高了工作效率。其次，家長也不用再因無法按時接回孩子而擔心，通過上傳代接人照片就可以快速實現代接，安全高效。最后，也是最核心的部分，基于人臉識別設計的接管系統大大降低了學生被拐走的可能性，為兒童的人身安全提供了保障，也讓家長更加放心，有利于形成良好的家校關系。

參考文獻

[1]熊鋼，吳克力.多重身份認證的幼兒接送系統的設計與實現[J].淮陰師范學院學報（自然科學版），2015，14（1）：39-42.

[2]黃穎.基于人臉識別的幼兒接送管理系統設計與實現[D].南京：東南大學，2020.

[3]沈蘊梅.基于百度AI人臉識別技術的智能照片搜索系統[J].現代信息科技，2022，6（21）：17-20.

[4]郭中華，苑俊英，伍馮潔，等.基于OpenCV的人臉識別系統的研究[J].電子世界，2016，38（18）：105-106.

[5]蘭勝坤.基于Adaboost算法的人臉檢測實現[J].電腦與信息技術，2021，29（2）：16-19.

[6]王紅星，胡永陽，鄧超.基于LBP和ELM的人臉識別算法研究與實現[J].河南理工大學學報（自然科學版），2021，40（5）：139-145.

[7]徐釗，吳光敏，覃世歡.基于AccelDSP的LBP算法在人臉識別中的應用[J].計算機技術與發展，2014，24（1）：51-53.

[8]聶承啟，李增，左少華，等.具有人臉識別功能的視頻監控系統設計[J].物聯網技術，2021，11（7）：6-8.

[9]吳繁宇，唐浩祥，王學文，等.基于人臉識別的智慧教室管理系統[J].中國高新科技，2019，3（4）：35-37.

[10]孫威蔚，馬韻潔，徐小兵.人臉識別技術在校園管理中的應用[J].環球市場，2018，26（22）：373.