查飛琴

關(guān)鍵詞：人臉識別；高校管理；智能化教育

0 引言

隨著信息化時代的到來，高校智能化建設(shè)需適應(yīng)疫情常態(tài)化管理的要求，傳統(tǒng)的智慧校園建設(shè)在現(xiàn)有的數(shù)字校園發(fā)展上更需要體現(xiàn)出“智能性、安全性、便捷性”三大優(yōu)勢。人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，其本質(zhì)是通過計算機算法對圖像進行處理，從而達(dá)到身份核實的目的。人臉識別技術(shù)在高校智能化管理中的教學(xué)應(yīng)用、職工考勤、學(xué)生信息采集、校園安全保障等方面都能起到積極作用。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在互聯(lián)網(wǎng)通信的時代，人工智能已經(jīng)涉及人們生活和工作的許多領(lǐng)域，人們接觸到的智能化場合正在逐漸擴大，使用智能化設(shè)備的頻率也在增加。人臉識別技術(shù)作為AI應(yīng)用領(lǐng)域中最具挑戰(zhàn)性的項目之一，具有巨大的創(chuàng)新意識和應(yīng)用前景。人臉識別技術(shù)最直接的功能屬性就是通過智能算法來區(qū)分不同個體的身份，采用臉部圖像的抓取來鎖定被識別人所關(guān)聯(lián)的身份信息。目前，人臉識別技術(shù)已經(jīng)融入日常生活的方方面面，是人工智能與計算機的結(jié)合。由于其極具挑戰(zhàn)性的創(chuàng)新能力和廣闊的應(yīng)用前景，已成為當(dāng)今領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的研究課題。

1.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

1.1.1 人臉識別技術(shù)在教學(xué)中的理論研究

2018 年8 月，教育部辦公廳印發(fā)《關(guān)于開展人工智能助推教師隊伍建設(shè)行動點工作的通知》，其中明確提出教師要“主動適應(yīng)信息化、人工智能等新技術(shù)變革，積極有效開展教育教學(xué)”。結(jié)合《教育信息化2.0行動計劃》中向創(chuàng)新融合發(fā)展轉(zhuǎn)變的理念，人臉識別技術(shù)逐步進入高校的教學(xué)管理和應(yīng)用中，同時也促進教師合理應(yīng)用人工智能技術(shù)展開課堂教學(xué)。自2020年受奧密克戎變異株的影響，居家辦公、線上教學(xué)、遠(yuǎn)程考試、校園進出核查等方面應(yīng)用技術(shù)變革已經(jīng)有效地融入學(xué)校管理各方面。以人臉識別技術(shù)為核心的高校信息化智能建設(shè)方面的理論研究也逐漸豐富。

楊凱雯[1]提出一種教室場景下人臉檢測與識別的算法，通過對RetinaFace人臉檢測框架進行改進，在主干網(wǎng)絡(luò)中引入可變形卷積以適應(yīng)人臉遮擋以及人臉變形，調(diào)整預(yù)設(shè)Anchor引入殘差結(jié)構(gòu)以適應(yīng)教室場景下尺度變化的特點。陳凱[2]對場景復(fù)雜度以及人臉和攝像頭間的距離遠(yuǎn)近對識別率進行定位，研究表明通過膚色檢測，篩選出人臉可能存在的位置，采用多尺度掃描窗口適應(yīng)人臉尺寸大小，能夠解決一幅圖中既有大臉又有小臉的問題。李有乘[3]設(shè)計輕型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以此模型來對視頻中的面部信息進行檢測和分類，并對識別程度進行量化測試。李玲俐[4]對基于深度學(xué)習(xí)的面部圖像處理技術(shù)展開闡述，文章提出如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從有效的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是未來技術(shù)需要攻克的難題，并且指出傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)所面臨的問題和弊端。不同于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別方向的研究，為提高人臉識別效率，雷虎[5]對三維人臉識別算法中的高精度分類器設(shè)計問題，采用人臉全局特征和局部特征信息分類后，對D-S數(shù)據(jù)融合技術(shù)來實現(xiàn)高速度的識別效率。

1.1.2 人臉識別技術(shù)在高校智能化管理中的應(yīng)用研究

高校教育智能化管理是指通過高校教育信息網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)與高校教學(xué)信息技術(shù)結(jié)合，提高高校管理效率和教學(xué)水平的管理模式。在教育信息化2.0發(fā)展背景下，如何有效組織整合資源，使用技術(shù)手段突破緩解因地域、自然災(zāi)害帶來的不可抗拒的影響是高校管理中急需解決的問題。劉元慶[6]設(shè)計基于OpenCV 人臉識別技術(shù)的智能考試系統(tǒng)，從身份驗證、管理員、教師、在線考試4個模塊著手，完成對系統(tǒng)核心功能模塊的設(shè)計和實現(xiàn)，其設(shè)計可智能化嵌入部分高校的考試系統(tǒng)中，將學(xué)生的面部信息安全可靠地存入數(shù)據(jù)庫中，使在線考試變得更加智能化，高效化，為學(xué)生帶來了“一站式”的考前、考中、考后的服務(wù)體驗。李福海[7]采用前后端分離的開發(fā)技術(shù)使用 Python 語言編寫人臉識別程序，不僅能實現(xiàn)考生居家在線考試，還能通過面部表情手勢的抓捕實現(xiàn)遠(yuǎn)程線上監(jiān)考，做到老師學(xué)生足不出戶在線考試。

高校新生報到對智慧校園的資格審查工作產(chǎn)生了一定的壓力，近幾年高校新生報到系統(tǒng)多采用單一的人臉識別，其應(yīng)用對認(rèn)證存在一定的誤差度，受不可抗拒因素影響，異地入學(xué)、登記、報考的通道也是高校新生辦理方式之一。劉仕華[8]將新生錄取照片、身份證照片和現(xiàn)場采集的三方照片進行混合式識別，使用條形碼掃描、身份證閱讀器和虹軟ArcSoft Face 技術(shù)對學(xué)生身份信息進行采集，大幅度提高了新生報到資格審查環(huán)節(jié)的效率。為確保在校生檔案管理的公平性與嚴(yán)肅性，人事檔案管理也在逐漸向著標(biāo)準(zhǔn)化、信息化、數(shù)字化等方向發(fā)展。劉琳[9]提出依托人臉識別技術(shù)在體檢、高考、報到、錄取四個階段采集學(xué)生面部及個人信息可確保學(xué)生檔案記載信息的確定性和可靠性，有效核實考生真實身份，杜絕冒名頂替事件。曹鑫玉[10]結(jié)合學(xué)?，F(xiàn)有的智慧校園考勤管理平臺，設(shè)計出一套基于人臉識別的高校師生自動考勤系統(tǒng)。該系統(tǒng)能有效監(jiān)控校內(nèi)外人員進出校園，同時設(shè)置師生進出準(zhǔn)則，簡化日常門衛(wèi)，宿管人員對進出人員的登記流程，推動高校智能化管理及應(yīng)用。

受奧密克戎變異毒株影響，智能化校園管理對人臉識別技術(shù)提出新的要求和挑戰(zhàn)，目前，人臉識別技術(shù)在教育領(lǐng)域的典型應(yīng)用主要包括智慧校園管理（考勤、安防）、智能教室、智能考試監(jiān)測等，逐步貫穿學(xué)、考、評、管各個環(huán)節(jié)，基本實現(xiàn)了對教育教學(xué)的全面融入。

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

人臉識別技術(shù)的研究始于20世紀(jì)60年代，自20 世紀(jì)80年代以來隨著計算機技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展而不斷完善，真正投入使用是在20世紀(jì)90年代后期。人臉識別系統(tǒng)檢測的關(guān)鍵在于通過核心算法，對面部的顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進行人臉檢測技術(shù)，對檢測的結(jié)果做到快速分析和數(shù)據(jù)存儲。目前，人臉識別手段是高校實施智能化教育管理的重要技術(shù)之一。

L. Boussaad 和 A. Boucetta提出人工智能技術(shù)中的人臉識別技術(shù)可以在不接觸的情況下，在被識別人最自然的狀態(tài)下完成身份識別[11]。采用體積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和hog算法構(gòu)建人臉識別技術(shù)，實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠滿足面部識別的實時性要求，提高識別的準(zhǔn)確性。 Wang， WQ從計算機仿真的角度，提出了一種人臉表情識別算法與在線課程平臺相結(jié)合的框架[12]。利用設(shè)備中的攝像頭采集學(xué)生的面部圖像，通過FER算法對面部表情進行分析，并將其分為8種情緒。J·Xiang將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于高校智能教育管理系統(tǒng)、宿舍管理系統(tǒng)、課堂考勤系統(tǒng)[13]。實驗結(jié)果表明，基于Yolo模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合hog算法可以有效提高人臉識別特征信息的提取，提高識別效率，降低人臉識別的錯誤率。J Yang從人臉識別系統(tǒng)在實際掃描時的準(zhǔn)確率、實時視頻處理的考勤系統(tǒng)的穩(wěn)定性、逃課率以及考勤系統(tǒng)的接口設(shè)置四個方向設(shè)計[14]。通過分析這些問題的現(xiàn)狀，提出了基于人臉識別技術(shù)的考勤系統(tǒng)的概念，并對基于實時視頻處理的人臉識別考勤系統(tǒng)進行了研究。

綜上所述，以人臉識別為代表的人工智能技術(shù)在國內(nèi)外的高校智能化管理中都已經(jīng)得到普遍的應(yīng)用。受技術(shù)發(fā)展的限制，國外人臉識別研究應(yīng)用偏向以從深度學(xué)習(xí)的理念去對智能評價系統(tǒng)、特征識別、學(xué)習(xí)分析、情感反饋等方面進行模型搭建和實驗對比，以此技術(shù)作為記錄學(xué)習(xí)行為判斷依據(jù)之一。在國內(nèi)研究方面，人臉識別在參與學(xué)校教學(xué)環(huán)節(jié)方面的研究還較為缺乏，主要是集中在宿舍管理系統(tǒng)、課堂考勤系統(tǒng)、校園進出管理登記、圖書館管理系統(tǒng)等實際學(xué)校服務(wù)應(yīng)用方面。

2 助力信息化智慧校園建設(shè)

隨著信息技術(shù)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大學(xué)生對高校管理提出了越來越多的服務(wù)需求和建議，而高校傳統(tǒng)的教育管理體制和模式已經(jīng)不能滿足學(xué)生的需求，學(xué)校管理的安全也無法保證。同時，隨著高校規(guī)模的擴大，原有管理人員所要承擔(dān)的管理任務(wù)也在不斷增加。但是傳統(tǒng)的管理模式效率低下，容易出錯，使管理人員不得不進行重復(fù)的工作，增加了時間和人力成本。

在信息化應(yīng)用高速發(fā)展時代，高校建設(shè)發(fā)展也需要跟進時代的步伐，受奧密克戎變異毒株影響，高校內(nèi)部運行管理也發(fā)生了變化，師生教學(xué)形式線上化、安全服務(wù)信息化、后勤保障數(shù)據(jù)化，考試應(yīng)用智能化等，這種高校管理模式的變革背后離不開人工智能技術(shù)的支持。其中人臉識別技術(shù)具有唯一性，非接觸性、可擴展性等特點，而且數(shù)據(jù)識別速度快，數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性高，具有良好的用戶體驗，在常態(tài)化校園管理中，人臉識別技術(shù)能大幅度提升高校管理者的辦公效率，解決教學(xué)、考試、校園安全等方面的困境，為教育信息化2.0環(huán)境下教學(xué)發(fā)展與管理運行尋求新的契機。目前，人臉識別技術(shù)已經(jīng)在智能化校園建設(shè)中承擔(dān)非常重要的角色，以此技術(shù)為樞紐打通學(xué)校各管理面，運行各環(huán)節(jié)的數(shù)字信息資源。

2.1 校園安全排查管理

奧密克戎的持續(xù)性防控和突發(fā)性變異讓高校必須具備動態(tài)化管理和精準(zhǔn)化統(tǒng)籌雙重職能，學(xué)生管理工作面對著前所未有的挑戰(zhàn)。高校對在校生的身體健康管理與檢測須要做到更新快、數(shù)據(jù)準(zhǔn)、普查廣。人臉識別技術(shù)在校園安保，宿舍門禁，食堂就餐等方面發(fā)揮了強大的監(jiān)管功能，從原始的“一卡通”到“一臉通”，檢測的數(shù)據(jù)也更為廣泛，“測溫計”“健康碼”“行程史”“最近核酸報告”等，這些功能能夠有效應(yīng)對突發(fā)情況下，學(xué)校師生健康的線上監(jiān)控和對進出校園人員質(zhì)量進行定點排查。以目前的人臉識別考勤系統(tǒng)為例，研究發(fā)現(xiàn)指紋考勤系統(tǒng)的錯誤率在5% 左右[15]，會出現(xiàn)指紋打不到的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了考勤效率，特別是在大型考勤現(xiàn)場，更容易造成擁堵。但是，考勤系統(tǒng)存在員工為他人刷卡的現(xiàn)象，很難達(dá)到實時考勤的目的。與此對比，人臉識別系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，降低人員密集時數(shù)據(jù)擁堵的可能性。人臉識別技術(shù)的應(yīng)用對保障在校師生的安全健康撐起了一把電子保護傘。

2.2 學(xué)生信息采集處理

人臉識別技術(shù)不僅體現(xiàn)在校園安全排查管理方面，在智能化校園建設(shè)上也發(fā)揮了強大的作用。以人臉識別到面部影像為基礎(chǔ)，上傳至學(xué)生信息服務(wù)中心，完成信息采集，將其與教學(xué)管理系統(tǒng)、宿舍管理系統(tǒng)、圖書館管理系統(tǒng)、實驗室管理系統(tǒng)、考試管理系統(tǒng)、校園安全監(jiān)控系統(tǒng)等對接[16]。通過API接口調(diào)用人臉庫的數(shù)據(jù)，再與第三方系統(tǒng)產(chǎn)生互聯(lián)，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的自動匹配和實時調(diào)用。目前，在學(xué)校的宿舍管理、圖書館管理、線上教學(xué)、異地在線考試等方面都已投入應(yīng)用，展現(xiàn)其強大的信息采集和數(shù)據(jù)處理能力。在構(gòu)建高校智能化教學(xué)環(huán)境中，智慧教室逐漸納入高校智能化學(xué)習(xí)發(fā)展中?；凇吧疃葘W(xué)習(xí)”和“計算機視覺”等IT技術(shù)的人臉識別技術(shù)，通過在智慧教室課堂中通過捕捉人體行為和面部微表情捕捉，對教學(xué)質(zhì)量進行學(xué)情分析，評估課程質(zhì)量，輔助教學(xué)綜合管理與評估。

2.3 防作弊在線考試應(yīng)用

人臉識別技術(shù)在高?？荚囍械膽?yīng)用也十分廣泛，在嚴(yán)肅考風(fēng)考紀(jì)，保障考試質(zhì)量方面，人臉識別系統(tǒng)需要將數(shù)據(jù)庫圖像與待測人圖像比對，根據(jù)比對結(jié)果確認(rèn)個體身份，因此相比人臉辨認(rèn)來說，技術(shù)識別更加容易實現(xiàn)。將其應(yīng)用在考試系統(tǒng)中，可以準(zhǔn)確判斷參加考試的考生是否與圖像庫中的人為同一考生[17]。在各類競賽項目，政府性、國家級考試等大型考試項目上能夠有效杜絕替考現(xiàn)象，確保考試公平公正性。

目前，高校的考試形式多元化，傳統(tǒng)的紙質(zhì)考試存在資源浪費、閱卷困難、難以排考等弊端。以人臉識別為核心技術(shù)的在線考試系統(tǒng)，可實現(xiàn)鷹眼檢索、雙機位檢測、動作抓捕、微表情識別與分析等功能，可以減緩考務(wù)、監(jiān)考人員壓力，做到保障異地考生線上考試質(zhì)量?；谌四樧R別技術(shù)的考試系統(tǒng)能夠做到遠(yuǎn)程身份驗證和線上實時監(jiān)考，實現(xiàn)高質(zhì)量的“云”考試與“云”閱卷。

3 總結(jié)

隨著高等教育的普及，大學(xué)生的數(shù)量和大學(xué)校園的規(guī)模不斷擴大，校園教育管理問題越來越突出?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)和信息技術(shù)的創(chuàng)新，使構(gòu)建智能化教育管理服務(wù)成為必然的發(fā)展趨勢。雖然我國在人臉識別技術(shù)上的研究羽毛未豐，但高校的研究學(xué)者已經(jīng)在迎頭趕上，一些領(lǐng)軍人物已經(jīng)在人臉識別領(lǐng)域確立了自己的行業(yè)地位。以人臉識別為代表的人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助高校有效地提高校園工作效率管理與教學(xué)質(zhì)量，構(gòu)建智能化教育管理模式。