人脸识别：提升大学校园安全预警的技术进路

摘要：安全预警管理是高校安全工作的重要组成部分，当前校园安全问题已成为制约高校健康发展的瓶颈和短板，传统的校园安全治理重处置轻预防，落后的安全治理技术导致管理人员治理能力不足，效能不高，亟需探索新的治理模式。笔者在人脸识别理论研究的基础上，将大数据理论与技术嵌入到南信大校园安全预警的框架之中，在保证师生安全的同时提升校园生活的公共治安监管能力，应用人脸识别技术进行安全预警，为加快建设一流特色高水平大学提供智能化安全保障。

关键词：安全预警;人脸识别;高校安全;大数据

引言

随着时代发展进步，人脸识别技术发展日趋完善，超市、银行等各行各业都能看到大数据的普遍应用，人脸识别技术已经逐步走向世界各个角落，与此同时人脸识别技术也不断深入到校园师生的日常生活中，教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》中明确提出“推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用”。

2020年初突发新型冠状病毒肺炎疫情给全国大学校园安全管理带来了一场“大考”。作为2020年春季全国首批开学的高校，南京信息工程大学采取最有效防控措施，坚决阻断疫情传播渠道，率先在学校校门防控检测中引进新型的热成像测温仪对进出人员面部记录测温，采用人脸识别技术对校内人员在多个场景完成身份验证，记录陌生人员的相关通行信息，提升校园管理的水平和效率，为校园信息化大数据平台的构建提供数据支撑。

1人脸识别技术的研究现状

1.1国外研究现状

在上个世纪80年代，人脸识别技术初具雏形，并在90年代得以发展与应用。人脸识别技术在国外的研究可以从三个时间段来说，首先是1964年到1990年，这个时期内人脸识别处于萌芽状态，研究AFR的学者Bledsoe、金出武雄发表的有关论文中提到了人脸识别，尽管研究成果基本上都是趋于理论方面，但是也给后人的研究提供了思路和方向。第二阶段是1991年到1997年，这几年有很多优秀的研究人员对人脸识别的发展有着很大的贡献，人脸识别算法除了有美国麻省理工学院专攻人工智能技术的专家Brunelli以和Poggio提出的模板匹配的算法外还有Belhumeur研究得出的Fisherface人脸识别算法，此方法的分析方式仍然是很多开发人员使用的，在此基础上还陆续演变出了其他人脸识别方法，如子空间判别模型、零空间法等，此外洛克菲勒大学的Atick等学者提出了局部特征分析技术，这一测试给人脸识别这项新型技术提供了发展方向，人脸识别在光影、人的体态等各种非友好环境中如何去检测成为了众人研究的热门趋势。这一阶段的人脸识别技术发展的非常快，汇聚了具有建设性的理论和成果，为后面人脸识别技术的大范围发展提供了基础。第三阶段是1998年至今，这一时期Georghiades、Blanz以及Vetter等人在人脸识别技术的自然条件，即光照、姿态等这些进行了更加优化的研究，2001年的ICCV上，有两位研究员给大家介绍了实时人脸检测系统，运用了Hear-like的人脸检测特征，此后人脸识别技术系统更新换代逐渐被用于商业活动中，人脸识别技术几乎家喻户晓，我们可以看到自2001年“911”事件发生后，美国加大运用人脸识别技术，运用生物识别技术在机场中对申请出入境的人员进行身份识别。另外在日本的公司展览会上，被誉为世界第一精准度的人脸识别技术展示出最新的技术，其可以识破各种遮掩真实面目的手段，自此世界各国都在快速促进脸识别技术的发展，并将此技术逐步地运用到各行各业中。

1.2国内研究现状

我国人脸识别技术研究相较于国外起步晚些，但有很多高校、公司以及研究机构都有专门的人员进行研究并且取得了优秀的成绩。国内研究人脸技术是在20世纪90年代，中科院计算所和哈工大联合的面向实验室，这两所院校的高文、陈熙林和山世光教授一直致力于研究人脸识别技术，他们也是国内最早研究该项技术的学者之一，另外还有中科院生物识别研究所的李子青教授和他在职公司中科奥森都在研究人脸识别技术，后来他组件的研究团队提出了红外人脸识别技术，这项技术曾在08年奥运会上用到过，与此同时周激流还对人脸识别的特征方法进行了研究，提出了“稳定视点”特征提取算法，在面部识别中镶嵌了3D信息。近年来我国越来越重视并积极制定多项相关政策予以支持鼓励，人脸识别这项人工智能技术逐渐在智慧城市、智慧校园、以及公共安全等方面被普遍应用，虽然人脸识别技术的研发能力不断提升，但是人脸识别技术的核心技术仍需继续钻研，并亟需进一步培养专业的人才。

2人脸识别技术演进历程及其技术

2.1人脸识别技术演进历程

人脸识别技术的发展经过了三个阶段，20世纪末期人脸识别技术的研究日益增多，并且这一时间段内有部分研究团队取得了喜人的成绩，尤其是人脸识别的算法上，首先提出的是基于简单背景的人脸识别，通过识别人的五官特征来描述人脸，比如通过鼻子、嘴唇、耳朵等局部的器官来识别，然后有学者在人的面部特征的基础上增加面部表情和形态，不再是单一的扁平化的人脸，第三部分是前两者的基础上的优化，通过视频采集获得更多信息，提高了人脸识别的精确性，最后是3D人脸识别技术，此项技术后续有更多的人在研究，也是当今AI研究的熱门话题，人脸识别技术的研究历程不算很长，如今正是人脸识别发展兴盛之时，由此也引起了各行各业的关注，这项技术的融合性很高，在各个领域内都能涉足，而且还能和好的结合为各行各业服务，相信未来还会有更好的发展。

2.2人脸识别技术特点

（1）非强制性

人脸识别技术与另外三大技术，即虹膜识别技术、掌脉识别技术和视网膜识别技术，最明显的区别在于非强制性，体现在它不用与目标对象刻意接触。在校园预警中能在某些人企图进入校园的时候及时发现此人是否为本校人员，是否会对校园安全产生威胁并起到及时传递信息的作用。其他识别技术常被不法分子找到漏洞破解，在安全方面存在诸多问题，但是人脸识别技术是唯一可在识别对象无意识的情况对人脸图像进行采集的，不易惊扰违规人员。

（2）非接触性

指纹识别技术是运用范围最广泛的识别技术，主要通过运用电力、压力传感器对指纹进行收集并识别。这种识别技术必须要接触才能识别，但是在一些特殊场合中，接触识别系统容易被其他因素影响无法识别或是被他人利用。虹膜识别技术则需要采集对象的主动配合才能完成识别，而人脸识别技术不需要与对象进行接触，在非接触的情况下能够完成一定范围内人员身份的识别并进行管理，这种方式不易引起人的反感也不会被有心之人利用欺骗，在校园安防中能起到很好的防范作用，能及时预警非在校人员未经同意下擅闯等情况。

（3）自然性

人脸识别是通过专门的设备采集含有人脸的图像或视频流，观察比较不同的人脸进行检测定位、图像预处理、特征提取和匹配识别来区分并确认身份，能够很自然地完成采集，在抓取人脸特征方面更加的便捷、迅速。人脸识别是基于人具有自然性的面部特征采集有关信息制作而成更易检测出是否为本人，在大数据的时代下正在兴起发展的人脸识别技术能够提供更好的采集和使用方式。

（4）并发性

人脸识别设备在应用的场景下采集图像和视频流时，会同时进行多个人脸的分检、判断和识别，可以很清楚的分辨所分析对象的身份信息等。进行识别也能节省时间成本，尤其是在人流量大的地方更具有照顾性，因此很多高校都引进了人脸识别技术，可以清晰的感受到人脸识别技术带来的优势，但这项技术还有更多的发展空间需要我们去挖掘。

2.3人脸识别的技术方法

人脸识别的方法随着科技快速的进步也在不断的更新，市面上已经研发出了很多种有效且便利的识别方法，主要方法有以下几种：

（1）几何特征的人脸识别

这种识别方式是人脸识别最基础的也是刚开始发展时使用的，它通过识别人的眼部、嘴唇、鼻子等不同器官特征来识别。

（2）基于PCA的人脸识别方法

PCA是以KL为基础进行变换的人脸识别方法，这种方法有点复杂，需要将图像压缩后得到重要的数据，目前这种方法普及度不高，还需要改进完善。

（3）弹性图匹配的人脸识别方法

弹性图匹配法是在2D中不受人脸变形的限制下具有一定的不变性的距离，使用拓扑图来表示人脸，该方式将图像的灰度和人脸的几何因素结合在一起，即使表情有所變化也能分析识别出来。

3大学校园安全预警中人脸识别技术应用现状及不足

3.1校园管理现状及发展

校园具有人员基数大、流动性强的特点，为了更好地加强校园安全管理，亟需一个能够将校园风险巡航排查、准确掌握流动人员体温数据并能统计分析的系统设备，在发现异常情况后能够及时处理，提高巡查效率，减少校园安全隐患，为学校安全管理业务提供必要的数据支撑，保障师生的在校安全，提高校园综合管理及信息化水平，当前校园安全主要从以下四方面着手进行管理。

（1）校园大门出入的安全管理

目前大门利用人行通道闸机对进出人员进行严格管理，校园进出人员有校内工作人员和校外办事人员，校内工作人员可通过储存有个人信息的校园一卡通磁卡刷卡进出闸口，校外人员因行政、教学、科研、服务等工作需要进入校园的，由校内对接单位负责健康状况审核，确认其“苏康码”或“宁归来”为绿色健康码才能通过，经单位主要负责同志批准后向保卫处报备后，申请临时入校的校外人员手机即可收到同意入校的信息，需出示手机短信供门卫查验并测温后才可入校。

在校园重点区域建设的16个人脸识别及车辆动态布控点位，能够对人员采集较为完整的人脸图像信息，并将图像信息做成数据库。通过系统建设能够实现对人员进行轨迹分析、黑名单预警、以图搜图等校园安全管理应用。

（2）图书馆区域的安全管理

在图书馆进出闸口新建人脸识别通道，对通行人员的信息进行测温记录并分析，包括人员进出频次统计、在馆的人数统计等，并在图书馆入口大厅建设信息发布大屏，用于馆内多维信息发布。同时可对原刷卡自助借还书设备进行改造，人工借还书柜台、电子阅览室、培训室、放映室等新增人脸识别设备，能够实现人脸识别身份验证享受相应业务的便捷。

（3）学生公寓的安全管理

在学生公寓楼安装人脸识别测温门禁系统，能够对学生出入寝体温及考勤进行高效监管，禁止陌生人进出，可实时查看学生在寝状态，通过进出频次及随身携带物，分析学生出入寝异常情况，推送异常报表数据，在保证学生安全的同时提升校园生活的公共治安监管能力。

（4）实验室的安全管理

在实验室门口安装人脸识别测温门禁系统，将采集的人脸数据信息进行认证，核对成功后开启大门，同时启动对实验人员的操作危险系数分析认定，在达到高危系数时将报警提醒实验人员规范操作，保障实验人员的操作安全，提高实验室科学化管理水平。

3.2校园安全管理的不足

人脸识别技术虽然已经在各大高校中普遍应用，但是基于人脸识别技术当前的发展水平以及校园安全管理在其他方面的因素整体上还存在着一定的问题，通过人脸识别技术目前在校园安全预警中发挥的作用总结出一些不足之处，首先是师生以及校内工作人员在进出学校校门和公寓的时候有不能很好的识别人脸的情况，如果恰好没有一卡通刷卡这对进出校门和学生公寓的人员增加了困难，另外图书馆及实验室作为学校安全管理的重要场所之一在学生预约座位，这一部分是技术上存在的漏洞，有非在校人员或者非持卡者本人进入图书馆或者实验室的时候不能完全的阻止进入，校园内经常出现学生丢失校园卡的情况，倘若被有心之人利用校园安全管理还是有漏洞可钻，此外学生在特殊期间有事外出需要经过教务处同意批准才可出校，但是目前申请通过的方式在时间上花费的成本较多，不论是学生还是教务人员在办理相关手续且通知到位都有诸多不便之处，需要更好的完善相关功能。

4大学校园安全预警中人脸识别技术的提升进路

大战大考，疫情如镜，中国果断打响疫情防控的人民战争、总体战、阻击战，在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，中国人民同舟共济战疫情，南京信息工程大学采取最有效防控措施，坚决阻断疫情传播渠道。通过学校战略合作单位，率先在学校校门防控检测中引进新型的热成像测温仪进行测温，极大提高人员登记体温测量工作的精确度和效率。保卫处通过密切关注疫情最新发展状况科学研判，及时调整防控办法，提高校门口管控的精细化水平，以不漏测漏查一个为目标，扎实细致的做好日常防控。对留校师生加强管理，配合各级政府的疫情防控工作，有效遏制疫情扩散。为最大限度减少疫情对教学秩序的影响，对于需進出校园的教职工，2月15日，校园网上办事大厅上线了“教职工疫情疾控期间临时入校申请”流程。全体教职员工如因假期值班、教学、科研等其他工作必须进入校园，需提前一天发起在线申报审批，入校前凭审核记录及有效证件（工作证、校园一卡通等）登记或刷卡。

我校已将人脸识别技术应用于校园安全预警的建设，校门口人行通道闸机，图书馆刷脸门禁均已投入使用，初步取得良好成效，而笔者认为当前重要的一环是将人脸识别技术更加成熟地嵌入到校内师生的日常生活中，为大家规避危险、保障安全的同时能带来更便捷的生活服务，为此可改善建设一个完整的人脸识别系统，并与提供校园服务的APP绑定在一起，师生外出忘记拿卡而人脸识别出现问题时可以通过APP上的电子一卡通来确认相关人员是否为该校师生，学生也可以通过APP请假扫码进出，而不用特意通过其他途径获得，既节省了学生的时间也节省了教职工的时间，现在是大数据时代，万物互联已经成为一种趋势，充分运用这些技术和恰当的管理模式能构建更加丰富多彩、安全便利的校园生活。

人脸识别系统建成后可实现相关场景中人员进出数据的统计和相应的分析，为学校道路、公寓、图书馆等场景的安全保驾护航，为保卫、学工等管理部门提供必要的数据支撑，保障师生在校安全，提高校园综合管理及信息化水平，还可实现校园智能安全管控。在管理系统建设的同时，考虑系统扩容，预留足够的系统管理资源，并开放标准数据接口，为今后智慧校园智能管控系统建设提供数据支撑，实现统一指挥、集中管控的校园安全管控模式，进一步提升学校安全技术防范水平，为世界一流高水平大学的建设提供智能化安全保障。

未来人脸识别技术在校园中的应用会更加精进，与此同时我们也应当秉着“合法、正当、必要”的守法理念把人脸识别技术带到校园，在保护校园师生安全的同时也能做到保护学生以及老师的身份信息，在生物技术的发展和使用中要双管齐下，笔者相信人脸识别技术日后在大家的努力下会有更高的成就，南信大在校园预警中能做的更好。

参考文献

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作者简介

吴宇珂（1996—），男，汉族，福建，南京信息工程大学，教育管理研究实习员，研究方向：行政管理。