高校統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)踐

摘要：人臉識別技術(shù)具有數(shù)據(jù)采集方便、特異性強(qiáng)、識別率高、非接觸的特點(diǎn)，被高校廣泛應(yīng)用在課堂學(xué)習(xí)行為分析、學(xué)習(xí)情感計(jì)算、教育教學(xué)評價等智慧校園應(yīng)用場景，助力學(xué)校精細(xì)化管理和個性化教學(xué)，構(gòu)建智慧教育生態(tài)。文章分析了高校人臉識別應(yīng)用存在的人員信息不全面、人臉照片重復(fù)采集、多處存放、人臉照片核驗(yàn)難、安全性能差等問題，按照“全域人員、用途告知、統(tǒng)一入口、自愿采集、自主授權(quán)、可信核驗(yàn)、集中存放、加密存取，特征值識別、安全合規(guī)”的原則，設(shè)計(jì)了包含數(shù)據(jù)感知層、人臉識別算法引擎、人臉數(shù)據(jù)倉庫、AI能力接口、應(yīng)用層、展示層六大模塊的高校統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了校內(nèi)全域人臉照片的統(tǒng)一采集和集中存放、照片質(zhì)量統(tǒng)一檢測和可信真實(shí)身份驗(yàn)證、人臉生物特征值的統(tǒng)一提取和下發(fā)，形成了全校人臉信息“一個庫、全口徑、特征值、可信任、多應(yīng)用、重安全”的校園人臉識別應(yīng)用格局，為下一步基于AI的智慧教育教學(xué)生態(tài)建設(shè)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：人臉識別；統(tǒng)一全域人臉庫；可信身份驗(yàn)證；特征值

中圖分類號：TP311" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0005-05

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

隨著5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，信息技術(shù)與教育教學(xué)的融合不斷深入，推動教育變革和創(chuàng)新，教育發(fā)展也進(jìn)入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新階段[1]。2020年4月教育部發(fā)布《關(guān)于做好2020年全國碩士研究生復(fù)試工作的通知》，要求各采取遠(yuǎn)程復(fù)試高校的積極運(yùn)用人臉識別等技術(shù)，加強(qiáng)對考生身份的審查核驗(yàn)，嚴(yán)防復(fù)試替考[2]；2021年教育部發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)新時代教育管理信息化工作的通知》，明確指出各高校要探索物聯(lián)網(wǎng)場景中的應(yīng)用，為精準(zhǔn)化管理提供支撐保障[3]。人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別，集人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù)的一種生物識別技術(shù)[4]，具有數(shù)據(jù)采集方便、特異性強(qiáng)、識別率高、非接觸的特點(diǎn)，被高校廣泛地應(yīng)用在校園門禁、宿舍管理、入學(xué)資格復(fù)查、考試監(jiān)督、課堂考勤、疫情防控、校園安防、課堂學(xué)習(xí)行為分析、學(xué)習(xí)情感計(jì)算、教育教學(xué)評價等智慧教育應(yīng)用場景，助力學(xué)校精細(xì)化管理和個性化教學(xué)，構(gòu)建基于AI的智慧教育教學(xué)生態(tài)。

1 當(dāng)前高校人臉識別應(yīng)用存在的問題

高校的教務(wù)處、保衛(wèi)處、學(xué)生處、后勤處、圖書館等部門根據(jù)各自業(yè)務(wù)管理需要分別與不同廠商合作建設(shè)了校園門禁、公寓管理等人臉識別應(yīng)用，相關(guān)應(yīng)用的建設(shè)時間先后不一，采用的設(shè)備品牌、產(chǎn)品選型和技術(shù)方案差異較大，普遍存在以下問題。

1）人員信息數(shù)據(jù)不全。多數(shù)高校沒有建設(shè)覆蓋校內(nèi)全部人員的統(tǒng)一人員信息庫，未將校內(nèi)長期活動的家屬、商戶、租戶、訪客、物業(yè)、后勤外包服務(wù)員工等人員納入統(tǒng)一的人員信息庫進(jìn)行統(tǒng)一的管理，臨時人員未建立數(shù)字化檔案。

2）人臉照片重復(fù)采集多處存儲。各廠商平臺相互獨(dú)立，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、采集入口不統(tǒng)一，照片質(zhì)量參數(shù)需求參差不齊。經(jīng)比對分析，任意兩個廠商存儲的人臉底庫照片有8%～15%無法互用，用戶必須登錄多個人臉識別業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)留存不同的照片作為不同系統(tǒng)的人臉識別的底庫，造成人臉信息重復(fù)采集、多處存儲、互不相同，互不兼容的情況，存在人臉信息管理漏洞和安全風(fēng)險(xiǎn)。

3）人臉照片核驗(yàn)難。用戶上傳人臉照片后需要相關(guān)部門審核確認(rèn)用戶上傳的照片與本人身份一致。人工審核耗時耗力，尤其在新生開學(xué)期間，輔導(dǎo)員審核工作量激增，加之新生與輔導(dǎo)員素未謀面，無法保證每一張人臉照片的核驗(yàn)準(zhǔn)確無誤，給校內(nèi)人員身份認(rèn)證和校園安防工作埋下隱患。

4）人臉照片存取安全性差。系統(tǒng)未采用人臉生物特征值進(jìn)行人臉識別，而是直接將人臉照片推送至相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行識別，人臉照片在推送給各應(yīng)用終端時，缺少相關(guān)的數(shù)據(jù)加密算法和溯源技術(shù)，在傳輸和存儲人臉照片時存在照片信息泄露隱患，人臉照片數(shù)據(jù)丟失后也無法溯源。

5）人臉信息更新實(shí)時性弱。人臉照片通過ETL方式定時推送照片到人臉識別終端，ETL推送實(shí)時性差，無法滿足疫情防控、門禁管理這類對人臉信息及時性要求高的應(yīng)用場景需求。

6）服務(wù)器算力要求高，網(wǎng)絡(luò)依賴性強(qiáng)。部分高校采用終端拍照云端識別的方式，人臉識別終端將采集到的人臉信息發(fā)送到服務(wù)端進(jìn)行識別。該方式對服務(wù)器的算力要求高，對網(wǎng)絡(luò)的依賴性強(qiáng)，識別延時長，沒有發(fā)揮出邊緣計(jì)算設(shè)備的優(yōu)勢，一旦校園網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障校內(nèi)所有涉及人臉識別的應(yīng)用全部癱瘓。

因此高校建設(shè)全域人員統(tǒng)一人臉庫是高校做好個人信息保護(hù)，安全、高效使用個人生物識別信息的重要舉措，也是智慧校園精準(zhǔn)化、個性化教育教學(xué)的迫切需求。

2 高校統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本研究針對上述問題設(shè)計(jì)了一個包含感知層、人臉識別算法引擎層等六大模塊的統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)，系統(tǒng)構(gòu)架如圖1所示。

2.1 感知層

感知層由校內(nèi)門禁、智慧教室的攝像頭元件、手機(jī)終端等組成，用于采集用戶人臉信息，并進(jìn)行邊緣計(jì)算或提交至人臉識別算法引擎進(jìn)行人臉識別。為保障感知層人臉識別設(shè)備全，感知層相關(guān)設(shè)備根據(jù)所屬不同的應(yīng)用系統(tǒng)單獨(dú)組建局域網(wǎng)，配置物理防火墻實(shí)行訪問權(quán)限控制。

2.2 人臉識別算法引擎層

人臉識別算法引擎層是統(tǒng)一全域人臉庫的核心，負(fù)責(zé)人臉特征值的提取和推送。系統(tǒng)摒棄將用戶照片推送給終端設(shè)備和應(yīng)用系統(tǒng)直接使用的傳統(tǒng)做法，通過算法引擎提取人臉照片的生物特征值信息，并將人臉生物特征值推送到應(yīng)用系統(tǒng)終端設(shè)備進(jìn)行人臉識別，進(jìn)一步降低用戶人臉信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。人臉?biāo)惴ㄗR別引擎主要包含以下模塊：

1）算法引擎池。由于不同的廠商用于提取特征值、照片質(zhì)量檢測的算法不同，人臉識別算法引擎層內(nèi)建算法引擎池，算法引擎池負(fù)責(zé)對不同廠商的特征值提取算法、照片質(zhì)量檢測算法進(jìn)行管理和配置。其架構(gòu)如圖2所示。

2）照片質(zhì)量檢測。統(tǒng)一人臉庫底庫照片質(zhì)量關(guān)系到人臉識別的準(zhǔn)確率，高質(zhì)量的人臉照片底庫才能高質(zhì)量地服務(wù)人臉識別應(yīng)用。不同廠商的人臉識別設(shè)備對照片的質(zhì)量要求不同，為實(shí)現(xiàn)用戶人臉照片一次采集滿足所有廠商人臉底庫照片質(zhì)量要求，可以采用“依次檢測”或“一次檢測”的方案完成照片質(zhì)量檢測工作，確保用戶人臉照片一次采集，適配全部應(yīng)用廠商。①依次檢測方案：使用多線程技術(shù)異步依次調(diào)用校內(nèi)所有廠商的人臉底庫照片質(zhì)量檢測算法，當(dāng)且僅當(dāng)用戶上傳的照片通過校內(nèi)所有廠商的人臉底庫照片質(zhì)量檢測算法后，方可使用該照片作為統(tǒng)一人臉庫的底庫照片，該方案具有簡單易操作的特點(diǎn)，適用于校內(nèi)人臉識別設(shè)備廠商較少的情況； ②一次檢測方案：引入人臉底庫照片質(zhì)量檢測算法，人臉底庫照片質(zhì)量檢測算法通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲取人臉質(zhì)量檢測主要關(guān)注的質(zhì)量特征（例如：照片大小、照片像素、瞳距像素點(diǎn)、光線、模糊、角度、遮擋、表情、噪聲等），取各廠商人臉質(zhì)量要求的交集，對用戶上傳的人臉照片進(jìn)行質(zhì)量評分，根據(jù)各廠商現(xiàn)有照片的質(zhì)量情況，科學(xué)設(shè)置照片質(zhì)量評分閾值，達(dá)到閾值的照片，方可使用該照片作為人臉底庫照片，該方案具有檢測效率高的特點(diǎn)，適用于校內(nèi)人臉識別設(shè)備廠商較多依次檢測耗時長的情況。

3）生物特征值提取與下發(fā)。系統(tǒng)集中存儲不同廠商的特征值提取和推送算法，對用戶的人臉照片使用不同廠商的特征值提取算法提取出不同廠商對應(yīng)的人臉特征值代碼，通過加密算法加密后實(shí)時向相應(yīng)的終端設(shè)備和應(yīng)用系統(tǒng)推送。對于不提供算法的廠商，可以使用廠商提供的臉譜服務(wù)器作為提取特征值、照片質(zhì)量檢測的中間件，完成特征值的提取和下發(fā)。

4）人臉照片壓縮。對于確需顯示人臉照片信息的應(yīng)用場景，人臉識別算法引擎將系統(tǒng)存儲的人臉底庫照片進(jìn)行壓縮，降低照片的分辨率，使照片無法進(jìn)行機(jī)器識別后供AI接口層推送至相關(guān)應(yīng)用場景。

5）人臉照片盲水印。利用盲水印技術(shù)為經(jīng)過壓縮的人臉照片添加盲水印，盲水印中注明目標(biāo)終端和應(yīng)用系統(tǒng)的名稱、位置、下發(fā)時間等信息，“盲水印”以肉眼不可見的水印方式，對分發(fā)到不同應(yīng)用和終端的照片進(jìn)行標(biāo)記，避免人臉照片未經(jīng)授權(quán)復(fù)制和拷貝，學(xué)校可通過對原圖進(jìn)行解碼操作，得到水印圖來證明版權(quán)歸屬，開展照片的溯源，追究相關(guān)應(yīng)用和單位的責(zé)任。

2.3 人臉數(shù)據(jù)倉庫層

人臉數(shù)據(jù)倉庫將校內(nèi)學(xué)習(xí)、生活的所有人員的用戶身份信息、人臉照片信息、人臉特征值信息進(jìn)行集中統(tǒng)一存儲和管理，校內(nèi)其他使用人臉信息的終端和應(yīng)用不再單獨(dú)存儲人臉照片信息。人臉數(shù)據(jù)倉庫按照人員的出入場所配置出入權(quán)限，為學(xué)校疫情防控、智慧教學(xué)、校園安防等人臉識別應(yīng)用場景提供數(shù)據(jù)支撐。

1）全域人員信息管理。根據(jù)學(xué)校的實(shí)際情況將校內(nèi)生活的人員精細(xì)地劃分為本科生、研究生、博士生、教職工、退休教職工、校內(nèi)房產(chǎn)租戶、門面租戶、后勤服務(wù)外包企業(yè)員工等類別，建立校內(nèi)全域人員基本信息管理系統(tǒng)，明確每一類人員的歸口管理部門，由人員的歸口管理部門負(fù)責(zé)維護(hù)更新所轄人員的基本信息，確保人員信息更新及時準(zhǔn)確，從而達(dá)到常住校內(nèi)的全域人臉信息的統(tǒng)一管理的目的。

2）人臉照片庫。人臉照片庫用于存儲和管理校內(nèi)人員的人臉底庫照片數(shù)據(jù)及照片更新歷史紀(jì)錄。

3）黑名單照片庫。黑名單照片庫用于存儲校內(nèi)違法行為的入侵人員照片信息，通過智慧安防系統(tǒng)抓取校內(nèi)違法及可疑人員的人臉信息存儲在黑名單照片庫中，一旦該人員再次出現(xiàn)在校內(nèi)的人臉識別場景中，系統(tǒng)通過企業(yè)微信、短信等方式提醒安保部門采取相應(yīng)措施及時處置。

4）用戶動態(tài)標(biāo)簽管理。在人臉數(shù)據(jù)倉庫中不可避免地出現(xiàn)一個人擁有多重身份的情況，人臉數(shù)據(jù)倉庫對擁有多重身份的人員設(shè)置多個身份標(biāo)簽，并可以根據(jù)需要設(shè)置該人員當(dāng)前的默認(rèn)身份。例如在校就讀的教師子女，既是學(xué)校的學(xué)生，也是教師的家屬，學(xué)校正式開課期間該子女的默認(rèn)身份標(biāo)簽是“學(xué)生”，當(dāng)節(jié)假日、寒暑假期間該子女的默認(rèn)身份標(biāo)簽就是“家屬”。

2.4 AI能力接口層

1）人臉照片統(tǒng)一采集。2021年11月1日實(shí)施的《中華人民共和國個人信息保護(hù)法》將個人的人臉生物識別信息歸為個人敏感信息，采集和使用敏感信息應(yīng)當(dāng)征得本人同意。學(xué)校提供唯一的人臉照片采集入口為全校人臉應(yīng)用系統(tǒng)提供人臉照片統(tǒng)一采集，人臉照片采集遵循“合法合規(guī)、正當(dāng)必要、用途告知、用戶自愿、存儲加密，使用留痕”的原則，明確告知用戶采集人臉的使用目的、方式和范圍，并經(jīng)被采集者同意后加密存儲用戶自愿上傳的人臉信息。人臉信息采集時調(diào)用人臉識別算法引擎的照片質(zhì)量檢測算法對人臉照片進(jìn)行統(tǒng)一照片質(zhì)量檢測，確保上傳的人臉可以滿足校內(nèi)所有品牌人臉識別設(shè)備的照片質(zhì)量要求，校內(nèi)所有人臉識別的應(yīng)用經(jīng)學(xué)校信息中心審批后均可使用統(tǒng)一人臉庫的人臉特征值信息，不再單獨(dú)采集人臉照片，有效解決人臉信息重復(fù)采集多處存放的問題。

2）公安部身份證信息比對。公安部第一研究所\"互聯(lián)網(wǎng)+\"可信身份認(rèn)證平臺（CTID平臺） 是在中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)改委和科技部支持指導(dǎo)下，公安部領(lǐng)導(dǎo)下組織建設(shè)，為各級政府部門、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營商、各行業(yè)應(yīng)用提供權(quán)威、可信、安全、便捷的身份認(rèn)證服務(wù)的“互聯(lián)網(wǎng)+”重大工程基礎(chǔ)保障類項(xiàng)目。高校全域人臉庫對接CTID平臺，對用戶的姓名和身份證號進(jìn)行一致性校驗(yàn)，并判斷人像照片是否為身份證本人，快速核查用戶真實(shí)身份信息，確保用戶上傳的人臉照片與用戶登記的身份信息一致。對于沒有身份證的外國留學(xué)生、港澳臺學(xué)生、外籍教師等沒有身份證的師生單獨(dú)設(shè)置做人工核驗(yàn)。

3）人臉1：1身份核對。人臉識別的1：1模式就是證實(shí)“你就是你”，主要用于人員身份驗(yàn)證，將人臉庫中存儲的指定人員的照片與已有的某張人臉照片進(jìn)行比對，證明被識別對象與指定人員的身份為同一人，該功能用于新生入學(xué)資格復(fù)查、畢業(yè)照片信息比對、刷臉報(bào)到、考試督考等場景。

4）人臉1：N以照搜人。人臉識別的1：N以照搜人，就是驗(yàn)證“這是誰”，在存儲海量人像數(shù)據(jù)的人臉倉庫中快速查找出指定照片的人員信息，并給出人員相似度評分。1：N身份認(rèn)證模式用于智能安防、課堂考勤，智慧體育等場景。

5）加解密算法接口。對于人臉識別技術(shù)的應(yīng)用，應(yīng)當(dāng)在遵守個人信息保護(hù)法的基礎(chǔ)上，最大限度地保護(hù)個人信息和隱私安全，系統(tǒng)通過非對稱加密算法對存儲和傳輸?shù)膫€人生物信息和隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和解密，全力保護(hù)人臉數(shù)據(jù)和隱私數(shù)據(jù)的安全性。

2.5 應(yīng)用層

應(yīng)用層聚合校園門禁，智慧公寓、智慧體育、智慧教學(xué)等校園人臉識別應(yīng)用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)按照訪問權(quán)限控制訪問人臉生物信息，開展校園門禁、上課、簽到、歸寢、鍛煉打卡、姿態(tài)識別、行為分析等應(yīng)用。學(xué)校不斷完善業(yè)務(wù)系統(tǒng)與統(tǒng)一人臉庫對接機(jī)制，出臺統(tǒng)一全域人臉庫接入管理辦法，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入全域統(tǒng)一人臉庫須提供人臉特征值提取算法和特征值下發(fā)API接口，明確人臉信息使用范圍和用途、簽訂人臉信息安全保密責(zé)任書，為學(xué)校校園安防、創(chuàng)新教育管理模式、改善教育教學(xué)質(zhì)量提供支撐。

2.6 展示層

展示層從人臉采集、特征值推送、人員類型分布、AI接口調(diào)用、人臉識別應(yīng)用等多個維度全面分析系統(tǒng)使用情況，展示高校統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)的服務(wù)效能，為學(xué)校決策分析提供參考依據(jù)。

2.7 安全防護(hù)體系

安全防護(hù)體系是統(tǒng)一全域人臉庫的安全屏障。系統(tǒng)從安全防護(hù)制度機(jī)制和安全防護(hù)技術(shù)體系兩方面構(gòu)筑全域統(tǒng)一人臉庫安全防護(hù)墻。

1）安全防護(hù)制度機(jī)制，統(tǒng)一人臉庫嚴(yán)格落實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護(hù)的要求，先規(guī)劃定級，再實(shí)施建設(shè)，應(yīng)用層的人臉識別應(yīng)用在建設(shè)過程中，遵照所定等級的要求，保證應(yīng)用建設(shè)的安全性。根據(jù)國家《數(shù)據(jù)安全法》與《個人信息保護(hù)法》，制定《重慶郵電大學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》明確人臉等敏感信息應(yīng)用部門的數(shù)據(jù)管理責(zé)任，對人臉管理和識別全流程監(jiān)管，構(gòu)建“采集—儲存—使用—銷毀”一體化的監(jiān)管體系，建立應(yīng)急處置預(yù)案與責(zé)任追究機(jī)制，夯實(shí)人臉信息保護(hù)的制度基礎(chǔ)。

2）安全防護(hù)技術(shù)體系，綜合運(yùn)用防火墻、入侵檢測、照片盲水印、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)庫審計(jì)、日志審計(jì)、訪問控制等安全防護(hù)措施，構(gòu)建覆蓋人臉數(shù)據(jù)使用全流程的安全防護(hù)技術(shù)體系，防止人臉數(shù)據(jù)泄露、篡改，發(fā)現(xiàn)異常立即啟動應(yīng)急處理預(yù)案，防止危害進(jìn)一步擴(kuò)大，及時消除安全隱患，為人臉信息采集、存儲、開放共享提供安全保障。

3 高校統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)的實(shí)踐

本研究按照“全域人員，用途告知，統(tǒng)一入口、自愿采集、可信核驗(yàn)、集中存放、加密存取，特征值識別”的原則設(shè)計(jì)建設(shè)了重慶郵電大學(xué)統(tǒng)一全域人臉庫系統(tǒng)，開展了統(tǒng)一人臉庫服務(wù)智慧教育應(yīng)用的實(shí)踐，有效解決了校內(nèi)人臉照片重復(fù)采集、多處存放、互不兼容、數(shù)據(jù)不全、傳輸延時、安全性差等問題，為學(xué)校疫情防控、智慧體育、校園門禁、宿舍管理等應(yīng)用提供人臉識別AI能力支撐。

1）全域人員、分類分級、統(tǒng)一管理、年度審核。由校辦、保衛(wèi)處、信息化辦牽頭，摸排校內(nèi)生活人員類型，分級分類地將校內(nèi)生活的全域人員信息納入學(xué)校統(tǒng)一管理，建立了校內(nèi)人員信息歸口管理和使用審批制度、校內(nèi)非師生等臨時人員離開后的注銷報(bào)備制度及人臉信息定期審核制度，明確各部門校內(nèi)人員信息管理職責(zé)，截至2023年1月，系統(tǒng)將校內(nèi)常住的34 784名各類人員梳理為16個類別，采集校內(nèi)非師生常住人員信息4 187名，為高校統(tǒng)一全域人臉庫打下堅(jiān)實(shí)的人員信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

表2 人臉庫用戶分類

[人員類型 人員范圍 歸口管理部門 本科生 在校本科生 學(xué)生處 碩士研究生 在校碩士研究生 研究生院 博士研究生 在校博士研究生，其中教職工在職博士生由人事處歸口管理 研究生院 留學(xué)生 在校留學(xué)生 國際學(xué)院 教職工 編教職工、人事代理、勞務(wù)派遣人員（含勞務(wù)派遣科研助理） 人事處 全職博士后 包括師資博士后和在讀博士后 人事處 離退休職工 離退休教職工 離退休處 支援人員 疫情期間各單位來校支援的校外臨時人員 校辦 后勤服務(wù)外包企業(yè)員工 后勤社會用工人員 后勤處 教職工家屬 長期居住在校內(nèi)的教職工家屬 教職工單位 非教職工住戶 長期居住在校內(nèi)的非教職工住戶 物業(yè)中心 租賃戶 教師住宅的租住非師生 物業(yè)中心 門面租戶 校內(nèi)門面經(jīng)營人員 后勤處 中渝保安 學(xué)校的保衛(wèi)處的安保人員 保衛(wèi)處 施工人員 校內(nèi)開展基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的施工人員 基建處 ]

2）統(tǒng)一入口、自愿采集、自主授權(quán)、質(zhì)量評估。學(xué)校基于企業(yè)微信開發(fā)了統(tǒng)一的人臉照片采集入口，校內(nèi)各人臉識別應(yīng)用不再額外采集人臉照片，使用統(tǒng)一人臉庫作為人臉識別底庫。用戶在上傳人臉照片前，系統(tǒng)明確告知用戶人臉照片采集的用途，用戶自愿選擇是否上傳本人人臉照片，自主為人臉識別的應(yīng)用授權(quán)，系統(tǒng)自動評估用戶照片質(zhì)量是否滿足校內(nèi)所有應(yīng)用要求。截至2023年1月，全校在校師生人臉信息采集率達(dá)96.7%，各類非師生人員的人臉照片采集率為69.12%，照片質(zhì)量100%符合校內(nèi)所有設(shè)備和應(yīng)用的照片質(zhì)量要求。

3）可信核驗(yàn)、集中存放、加密存取，特征值識別。系統(tǒng)自動調(diào)用公安部CTID實(shí)人認(rèn)證平臺API接口，對用戶人臉照片和身份進(jìn)行快速核驗(yàn)，核驗(yàn)通過的人臉照片加密后集中存儲在學(xué)校中心數(shù)據(jù)庫作為學(xué)校生物特征主題庫，并將加密后的特征值實(shí)時推送給授權(quán)的應(yīng)用。2022年完成公安部CTID平臺實(shí)人認(rèn)證9 408次，為校園門禁、智慧公寓、智慧體育等人臉識別應(yīng)用下發(fā)人臉特征值21萬余次。其中基于統(tǒng)一全域人臉庫開發(fā)的智慧體育應(yīng)用在校園運(yùn)動場、體育館等運(yùn)動場館部署人臉識別智能感知系統(tǒng)，通過學(xué)校統(tǒng)一全域人臉庫提供的人臉特征值信息對在運(yùn)動場館鍛煉的學(xué)生進(jìn)行身份識別，實(shí)時監(jiān)測和采集學(xué)生的運(yùn)動信息。截至2023年1月，系統(tǒng)采集全校本科生體育教學(xué)數(shù)據(jù)26萬余條，學(xué)生自主體育鍛煉數(shù)據(jù)244萬余條，學(xué)生平均每月進(jìn)行鍛煉打卡12萬余次，有效地促進(jìn)了學(xué)生走下網(wǎng)絡(luò)、走出寢室、走向操場，學(xué)生體測成績優(yōu)良率提高2.89%，學(xué)生身體素質(zhì)明顯改善，系統(tǒng)入選2021年重慶市大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用十大“智慧教育”精選案例。

4 結(jié)語

本研究面向高校教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級和人工智能賦能教育信息化的需要，深入分析了高校人臉識別應(yīng)用存在的問題，提出了包含數(shù)據(jù)感知層、人臉識別算法引擎、人臉數(shù)據(jù)倉庫、AI能力接口、應(yīng)用層、展示層六大模塊的高校統(tǒng)一全域人臉庫建設(shè)方案，實(shí)現(xiàn)了校內(nèi)全域人臉照片的統(tǒng)一采集和集中存放、照片質(zhì)量統(tǒng)一檢測和可信真實(shí)身份驗(yàn)證、人臉生物特征值的統(tǒng)一提取和下發(fā)，形成了校內(nèi)人臉信息“一個庫、全口徑、特征值、可信任、多應(yīng)用、重安全”的校園人臉識別應(yīng)用格局，為基于AI的智慧教育生態(tài)的進(jìn)一步建設(shè)奠定基礎(chǔ)。

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【通聯(lián)編輯：王 力】