基于人脸识别技术的大学生综合素质辅助评测系统研究

□苏祎芳

(云南警官学院，云南 昆明 650223)

【教育教学研究】

基于人脸识别技术的大学生综合素质辅助评测系统研究

□苏祎芳

(云南警官学院，云南 昆明 650223)

理想的综合素质评价体系能起到激励、引导的作用，促进学生的全面发展。基于人脸识别技术的大学生综合素质辅助评测系统利用软件辨识学生个体，通过统计和分析，为教师、学生及管理者提供有价值的数据信息。该系统可以为学生树立导向性的目标，引导、激励学生有意识地提高自身综合素质；还能为建立客观、全面、科学、完善的大学生综合素质评价体系提供客观的数据信息。

人脸识别技术；大学生综合素质；辅助；评测系统

随着人才需求的变化，传统的以考试为主的“知识本位”评价体系逐渐偏离了人才培养的目标，评价项目不全面，评价体系不科学，导致最终的综合素质评价成绩不能满足用人单位的需求，适应人才市场需求的评测体系的构建显得尤其紧迫。本文以人脸识别技术为基础，应用大数据信息研究构建相对客观的辅助评测体系，希望能为建立客观、全面、科学、完善的大学生综合素质评价体系提供一些客观的数据信息。但不涉及技术开发，仅从教学规律上分析研究客观辅助评价数据的获得。

一、人脸识别技术概述

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断人脸的存在，然后进一步确定人脸的位置、大小及各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸所蕴含的身份特征，再将其与已知的人脸进行比对，从而识别每个人脸的身份。人脸识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多领域的综合研究和运用，是计算机视觉、模式识别和人工智能研究领域的研究热点和重要挑战。当前，计算机人脸识别的准确率已超过肉眼。

(一)人脸识别的技术优势

1.非接触性。人脸识别是在特定环境中，甚至是在识别对象未曾察觉的情况下，利用摄像机获取图像信息，以非接触的方式完成人身识别的过程。不同于指掌纹识别、虹膜识别等技术，应用时不要求人的主动配合，不用接触识别设备，便捷卫生，轻松自然，不令人反感。

2.防伪性高。人脸识别技术一般要求识别对象亲临现场识别或通过互联网实时进行识别，他人难以仿冒。其次，人脸识别技术多用于活体识别，系统会事先针对采集的图像进行活体检测，在判定是活体对象的前提下进行后续识别过程，从而有效防范他人以非活性物件来欺骗识别系统。

3.精度高，速度快，具有并发性。随着计算机的发展及识别算法的改进，人脸识别的精确度和速度都得到大幅提升。并且，通过摄像设备一次可采集识别同一场景的多张人脸，免去人多时的排队拥挤。

4.直观性突出。人脸识别技术符合人类“以貌识人”的认知规律，具有自然性。人的面像通常是人类判别身份最直观的信息源，方便人工进行确认。

5.设备通用、成本降低。人脸识别技术所需的硬件多是现阶段在人们生活、工作中广泛普及的计算机、摄像机等，因此运行人脸识别系统无需购置更多专用设备，只需在原有设备上扩展部分功能，从而大大降低了成本。

6.网络、自动化。在计算机技术及网络技术空前发展的现代，人脸识别技术产品能够很容易借助计算机与安全、监控和管理系统完成整合，实现自动化管理。通过客户端或网络，进行远程查看甚至控制管理，还可以根据管理者需求开发各种相关应用，自动生成各类数据信息统计报表。

(二)人脸识别技术的应用

随着人脸识别技术的飞速发展，生活中的很多场景诸如金融、保险、安防、教育、电子政务、电子商务及娱乐等领域，都在一定范围内选择了应用人脸识别技术替代传统的身份标识物品或知识来进行身份认证。进一步提高了生活的安全性、便捷性，推进了智能化生活。

二、人脸识别技术在校园管理方面的应用现状

当前，人脸识别系统用于校园安全环境的建设，其功能技术已相对成熟完善。目前在校园管理方面，人脸识别技术主要应用于考勤门禁和考生身份验证两个方面。

(一)考勤门禁

人脸识别考勤门禁系统可以通过识别比对将结果实时通报给相关人员，以便及时掌控学生情况，既帮助老师完成考勤，也辅助学校完成监督管理，同时让家长把握学生动态。此外，门禁系统还可在校园内重点场所设置门禁权限，对陌生人进入校园进行预警，不仅为师生带来便利，还能有效保障师生的人身财产安全，为建设安全校园提供保障。[1]

(二)考生身份验证

利用人脸识别技术辅助核实考生身份，不仅能有效减少替考现象的发生，还能提高识别准确率和工作效率。

除了考勤和安全预警，我们还可在这视频数据中提取更多可用信息，例如学生的日常行为、学习状态、兴趣表现、生活规律等等，针对这些数据的处理和分析，将成为学生综合素质评价中一个重要的补充，不仅使得评价更具全面性和客观性，还可促使我们更关注学生的成长过程，为学生提供及时有效的激励和引导，规划出更适应的成长方向。

三、大学生综合素质培养目标及现有评价体系的不足

随着社会上行业间竞争的加强，大学毕业生的就业压力也随之加大，残酷的竞争已经不再给学生更多的适应社会的时间，用人单位对于毕业生的要求也从原来的“德智体”全面发展上升到更高的一个层次。这就对高校的教育理念和培养过程提出了新的挑战。如何通过多角度的培养，全面提升和发展学生各方面的能力素养，促进、引导学生朝着完善自身的方向发展是当前高校培养目标调整，构建全新综合素质评价体系，适应社会需求的首要任务。

关于大学毕业生的综合素质能力，当前高校普遍认同的是以下四个方面：

(一)专业能力素质

指的是学生为获得承担某一专业工作的学历和资格而进行的专业领域方面知识的深度学习，对其掌握程度和运用能力进行考评，并要求有着与相关专业发展水平相适应的快速学习能力，以确保其在以后的工作中能适应专业领域的新发展，从而顺利完成工作任务。

(二)专业支持技能

为确保工作任务能够顺利、高效地完成，除了需要专业方面的知识和能力之外，往往还要借助一些辅助的技能，如计算机的应用、文献的阅读理解、创新性的工作思维和终身的学习能力等。这些能力或技能是各专业普遍要求的，能够保障专业能力获得最大化的运用、发挥和拓展。而高校教育阶段则是最佳的培养阶段。

(三)通用职业能力

任何一个个体都不可能独立于社会，不管是工作、生活还是学习都免不了要与人打交道，而在职场上沟通表达、团队协作的能力就显得尤为重要。适应职场需求的人际沟通能力、思维表达能力和自我管理能力是需要在高等教育中加以培养，并在工作实践中不断锤炼和积累的。

(四)个性特质

个性可以通过后天环境进行培养和调整。国内教育体制和教育环境等因素，使得很多中小学生的个性特质被压抑或磨灭，通过高等教育给学生提供丰富而有价值的学习经历，是能够重新培养或调整学生的个性特质的。责任感、抗压能力、乐观自信的品性、自我反思的能力等是当前用人单位比较看重的，我们可以充分利用高等教育这段时间及其生活学习的环境来引导、促进学生个性特质的养成。[2]

从以上四个方面的能力要求来看，当前的大学生综合素质评价体系尚存在不科学不合理之处。很多高校的评价模式为“操行分+学业分(专业课程、通课等)+附加分(比赛、科技创新、各类资格证书等)”，其中：“学业分”是经典的评价内容，也是被学生、学校和用人单位所普遍接受的，专业能力和专业支持能力的相关内容在此分值中有一定体现；“附加分”是根据学生个体本身的能力及其自身的努力获得，多数参与评价的人也没有异议，此分值多体现了学生的专业支持技能水平及部分个性特质；然而“操行分”却成为一个鸡肋问题，从目标体系本身来说，关注的是学生三观态度、日常行为表现、遵纪守法情况、上课出勤考核、参与集体活动及同学间相处关系等方面的表现，应该说是很全面的，可是在实际操作的过程中却存在不客观、不科学等弊端。“操行分”一般由任课教师、同学和辅导员进行评价，而这评价除了考勤，其他的几乎没有客观的数据统计，往往造成一些平时注重学习成绩、注重表面功夫或者喜欢拉帮结派的学生能获得很高的印象分、感情分，而平常表现不太“出众”的同学就被忽视了，被动地接受一个比较简单的、笼统的、主观的评价。这样的评价也就失去了对学生的反馈、激励和导向作用，甚至打击到学生的自信，对其以后的心理成长也可能产生较深远的影响。因此，一个客观、准确、全面、科学的综合素质评价体系的构建显得至关重要。

四、 人脸识别技术在综合素质评价体系中的辅助应用构想

目前，很多高校的综合素质评价模式存在单一、主观、片面、缺乏客观数据统计等问题。一方面，由于学生人数众多，工作量巨大等现实问题，从人工管理方面来解决这些弊端非常困难；另一方面，随着校园安全意识的增强，用于保障校园安全的监控系统日益普及和完善，大量的视频数据信息有待挖掘应用，而视频图像的客观性和可存留、复看特质也为我们提供了大量可供查阅和统计的客观数据；同时，软件技术的发展也为机器替代人工智能辨识、统计并输出各类数据提供可能。

校园监控系统除了用于考勤门禁和考生身份核实之外还有很多应用空间可以拓展。开发基于人脸识别技术的综合素质辅助评价监测系统，在原有校园监控网络硬件的基础上，利用人脸识别技术软件的监测、辨识、统计功能全方位监控学生在校内各个场合的实际表现，并根据评价体系相应权重系数给出分值，分阶段定期反馈给教师、学生和其他相关人员，可以针对学生的日常行为习惯、学习态度、自我行为管理等方面提供及时有效的监督和引导。大学生活是人生的黄金阶段，是青春期人格成长的关键时期，易受外部环境影响，可塑性较强，一个客观、及时的评价，对于大学生发现自身优势，找准自身不足，全面了解自己，完成理想我与现实我的统一有着十分重要的促进作用。

(一)人脸识别辅助评价监测系统设备安装场所及其作用

人脸识别辅助评价监测系统的数据采集设备(摄像头)安装在校内学生活动的各个公共场所，包括出入口和能够监控全场的监控点，用于采集人像信息，以供辨识、统计和分析。其它用于存储、辨识、分析和统计的系统设备则建立独立的信息中心以方便管理。

教室：监测学生出勤、听课状况，给教师提供学生考勤、学习态度等数据；

实验室：全场监控，并监控学生异常行为(不符合实践课程正常行为状态的其他行为，如吃零食、打闹等)。通过异常行为监控预警和复看查阅功能，为教师提供学生个体的动手能力、学习态度、团队协作等数据；

图书馆：通过监测学生借阅资料的种类、出入图书馆的频率等信息，统计分析学生自主学习的态度和兴趣方向等数据；

运动场：监测学生自主锻炼、集体运动项目参与度等信息，提供有关学生身体素质、自我管理、运动喜好、集体荣誉感等相关数据；

宿舍楼：监测学生进出宿舍楼的一些生活规律信息，提供学生遵守校规、自我管理等方面的数据；

社团活动场所：监测学生参与社团活动情况，提供学生自我学习、自我教育、自我管理等方面能力培养的相关数据；

其他场所：安装在门禁、考场、食堂、超市(刷脸消费)等场所，为校园安全及便捷生活提供支持。

(二)人脸识别辅助评价监测系统能提供的数据信息及其权重设想

1.课堂教学数据信息及权重

课堂是一个信息量巨大的空间，在这个时空中，学生的学习态度、思维活跃度、课堂参与度，甚至教师的教学方式、课堂气氛、时间分配等信息经过统计和分析之后都能成为辅助评价的客观数据。在视频监控系统空前发展的今天，借助外力的监督给予学生一些鞭策和约束成为可能。利用人脸识别监控系统可以准确辨识每个学生个体并监测其出勤、学习态度(上课睡觉、玩手机、与同学聊天等违纪行为的记录，以时间和次数为统计依据)、思维活跃程度(向老师提问、参与讨论等行为)、课堂参与度(主动回答问题的行为)等信息，加以统计和分析并阶段性地给任课教师提供相关数据。从而有效规避因教师无法在短时间内认识并关注到所有的学生，不能给予客观评价的状况。

建议此部分数据权重为单科总成绩的15-20%。之所以设定这样大的比例，是因为依据这些监测数据给出的客观评价对于学生的监督、引导作用将是巨大的，不仅提高学生的接受度，还能够及时有效地引导和促进学生的自我成长，养成较好的学习习惯，并在一定程度上培养和加强学生的自我管理能力，循序渐进朝着良好的方向发展。

2.实验室教学数据信息及权重

对于理工类的大学生而言，实验室是培养其动手能力、专业技能和科研思维的重要学习场所，积极主动、规范严谨的学习态度将有益于其专业技能和动手能力的提高，使其能更快适应社会工作环境。

思路清晰、态度严谨、严格遵守实验室制度是确保安全并获得实验成功的有效保障。利用人脸识别辅助评价监测系统，分析统计出学生出勤、遵守规章制度、操作规范程度等数据信息提供给任课教师；教师还可以在课后利用监控系统的查询功能回看教学整体状况，并利用人脸识别技术进行学生个体的识别跟踪，从而辅助任课教师对学生进行客观、全面的评价。此外，因涉及实验安全问题，监测系统可伴随设计“实时预警功能”——针对学生实验时的异常行为进行分析识别后，将学生信息及时发送给实验指导老师以便实施有效监督。

因不同学科、不同专业、不同课程对于实验课的比例、实验的设计和目标达成的要求有很大差别，所以实验室监测的数据信息不能给出一个固定的权重系数，可以参照培养方案中相关课程的设置给予一定范围的参数变动。

3.其他场所数据信息及权重

图书馆：大学图书馆是学生加深知识理解，拓展知识广度和深度的重要的课外学习场所。主动自觉的阅读和学习可以有效训练学生的学习能力。利用人脸识别系统检索和校验出入人员，记录其身份信息、到馆时间频率、借阅图书文献门类等详细信息，自动生成信息数据库，并根据各部门需求形成各类统计数据报表，既能给图书馆管理工作带来便利，也能给学生管理者提供主动学习人群、阅读时间、阅读兴趣等方面的相关数据。

运动场：运动场通常是学生锻炼身体、参加集体运动项目的场所；不论是为了完成学校规定的锻炼任务，还是自己的爱好或养成的习惯，合适的运动总能促进身体的健康，这是更好胜任工作的身体基础。运动场所的监测数据，可以在一定程度上反映学生的身体素质、自我管理能力、运动喜好，甚至集体荣誉感等信息。

社团：高校学生社团是大学学习的重要补充，是课堂的延伸，是学生实现自我学习、自我管理的重要场所，有助于培养和提升学生的组织沟通能力、创新思维能力和自我管理能力。高校应该多鼓励学生参加社团活动，为其提供更多的活动场所和发挥能力的空间，同时也要加强管理和联系，不能放任。有效的监控可以更好地发挥社团的引导和促进作用，有益学生的健康成长。社团的监测数据可以提供学生的兴趣爱好及其在社团中的表现和活跃程度。

宿舍楼：安装在学生宿舍楼的人脸识别门禁系统，可以按照楼宇、楼层、房间分别设置权限级别，不仅有效保障校园安全，自动记录、预警陌生人的出入，还可以为学生管理人员提供学生是否遵守作息时间、是否回到宿舍等实时数据信息，甚至提供联网查询缺勤学生是否在校及其所在场所等功能。

以上场所的监测数据更多涉及学生的个人生活习惯及兴趣爱好，在学生的自主学习状态、自我管理能力等方面也有客观的数据统计以供参考。这些数据带有更多的个性特质表现，可以为用人单位提供个性化的数据信息，权重系数不宜设定太高。

最终的综合素质评价成绩可以将以上各部分的监测得分情况，按照“操行分”所涉及的细化指标进行权重系数的再分割，通过综合运算得出最后分值。相关技术细节和更细化的评分标准与权重系数，还需后续进一步的调查和研究。

(三)人脸识别辅助评价监测系统的应用目标设计

人脸识别辅助评测系统是从客观性、高效性、即时性、安全性出发，为高校全面、客观、科学的评价学生提供全面、客观、有效的数据信息；为教师、辅导员及时关注、引导学生提供数据参考；也为学生从另一个角度客观认识自己，有意识锻炼自己提供及时有效的帮助。系统的开发应具备以下应用功能：

1.按个体进行识别、统计、分析并输出数据；

2.进行阶段性评价的输出(任意定点或时间段)；

3.给任课老师提供相关课内数据(考勤、上课状态、参与度等)；

4.给管理者提供课内、课外的相关数据；

5.给用人单位提供客观推荐数据(根据用人单位要求设定统计区间、内容、数据)；

6.给学生提供查询权限，激励、引导、促进、养成优秀个性；

7.给辅导员提供预警(有没有遵守纪律，遵守请销假制度，遵守作息时间等)；

8.给校园安全提供预警功能，提醒有陌生人、闲杂人员等出入；

9.提供代学、代考预警；监测考场异动，提供监考预警功能；

10. 针对不同用户需求设立分级权限，建立获取、使用、管理和分享的标准及共享平台；

11.根据用户需求，开发添加新的应用程序、及时更新或删减相关应用、数据等；

12.注意数据的保存覆盖期限；关注数据信息泄漏、丢失、篡改的风险；关注隐私权受到侵犯的危险，建章立制，明确权责，控制、化解潜在风险。

理想的综合素质评价体系，不只是针对学生个体的能力素质做出优劣与否的考评结果，更重要的是能起到激励、引导和督促的作用，促进学生全面发展。基于人脸识别技术的大学生综合素质辅助评测系统，是从海量的视频信息中，通过软件的统计和分析，快速获取有价值、有针对性的数据信息。建立阶段性的考评和反馈制度，适时给学生提供意见或建议，为学生树立导向性的目标；也为教师和辅导员提供指向性意见，有针对性地对缺乏学习积极性、生活学习习惯恶劣的学生进行辅导；引导、激励学生有意识地提高自身综合素质，适应社会人才需求，从而提高整个学校的管理水平和效率，不断完善教书育人的方式和方法。高校人才培养目标的达成，要同时关注培养过程、培养效果及培养成果，对于学生行为习惯的矫正和培养，不仅是在校期间取得的进步，对其将来的工作和生活都将有着深远的影响。

[1]崔亚楠.人脸识别技术在高校管理中的应用[J].软件导刊, 2016(6): 147-148.

[2]江岩，等.大学生就业力：概念、维度与测量[J].山东大学学报(哲学社会科学版)，2013(5):45-54.

(责任编辑：黄美珍)

ResearchonAuxiliaryAssessmentSystemonComprehensiveQualityofCollegeStudentsBasedonFaceRecognitionTechnology

SU Yi-fang

(YunnanPoliceCollege,Kunming650223,China)

Ideal assessment system on comprehensive quality plays a role of motivating and guiding and promotes students' overall development. Auxiliary assessment system on comprehensive quality of college students based on face recognition technology will use software to recognize every individual student and provide valuable data information for teachers, students and managers by statistics and analysis. This system could establish oriented target, guide and encourage students to promote their comprehensive quality consciously. It will also provide objective data information for establishing objective, comprehensive, scientific and perfect assessment system on comprehensive quality of college students.

face recognition technology; comprehensive quality of college students; auxiliary; assessment system

2017-05-31

2016年“云南省刑事科学技术重点实验室创新研究基金项目”(YJXK116009)

苏祎芳(1972-),女,安徽合肥人，云南省刑事科学技术重点实验室，云南警官学院刑侦学院副教授。

G647

A

1671-685X(2017)04-0115-05