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摘要：近些年来，随着生物识别技术的飞速发展，基于人脸的识别技术在各个领域被广泛应用。而目前高校学生宿舍依靠宿管员人工识别进出人员身份的传统管理模式已无法适应现代化管理的需求。为此，本文设计了一个基于人脸识别的智能通道闸系统，旨在为高校学生宿舍管理提供更好的支持。
关键词：人脸识别;智能通道闸;宿舍管理
高校学生宿舍是大学生学习与生活的重要场所，宿舍管理关乎学生人身和财产安全，关系到学校正常的教学、生活秩序，而许多高校宿舍一直沿用较为传统的管理模式，即由宿管员人工判断进出人员的身份，就寝前定时查房签到的方式来实现，这种模式存在人工效率低、信息不准确等诸多弊端，所以高效、安全的宿舍管理尤为重要。在学生宿舍管理中引入人脸识别技术，通过专业的图像采集设备，实时获取学生面部图像与数据库中的预存图像进行比对，联动智能通道闸对识别成功的学生放行，将无法识别的人员拒之门外，为学生创建一个安全的住宿环境。
一、人脸识别技术简介
1.基本原理及其优势
人脸识别技术是基于人的面部特征信息实现身份识别的一种生物识别技术，使用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行比对识别的技术。人脸作为运用在身份鉴别领域的生物密码中的一种，相比指纹更具优势：第一无需用户与设备直接接触就可实现。第二具有高识别精度高和误识率低的特点。第三独有的活体检测技术，可以有效防止使用伪造手段来欺骗识别系统的行为。
2.关键技术简介
（1）人脸检测
人脸检测是用于捕捉定位人脸的一项技术。在使用智能手机拍照时，镜头会自动将人物的脸部图像标准出来，正是运用人脸检测算法将人脸所在区域进行全局检测，以矩形区域输出人脸轮廓的方式实现，并将采集到的合格人脸图像转换成坐标参数缓存在人脸识别设备中。
（2）活体检测
为防止人员利用照片、视频、3D模型等各类手段代替真人识别，故采用活体检测技术来提升系统的安全性。目前活体检测方式分为三种：配合式活体检测、静默活体检测、双目活体防伪检测。其中，静默活体检测通过采集人脸图像即可进行活体检测，适用于门禁、考勤管理等应用场景。
（3）人脸特征提取
在捕捉的人脸图像上进行特征点的提取，等同于寻找每个人脸轮廓特征点在人脸图像中的对应位置坐标，即特征点定位。常用的特征提取方法分为两种：一种为沿轮廓垂向的一维范围图像特征提取，另一种为特征点方形领域的二维范围图像特征提取。[1]
（4）人脸识别
通过人脸识别算法将人脸特征值与数据库中的预存人脸信息进行比对，计算出相似度值，同预先设定的相似度阀值进行对比，最终获得识别结果。
二、基于人脸识别的高校宿舍管理系统需求分析
宿舍为人员密集场所，且人员流动性较大，宿管员很难辨识每一位进出宿舍的学生，无法提供准确有效的记录数据。所以将人脸识别技术运用到高校宿舍管理中非常必要。人脸识别技术结合管理系统，可以实时地记录每位学生进出宿舍的时间段，从而推断学生是否已回到宿舍。而在管理系统中还可根据需要增加信息推送的功能，通过前期导入的学生、辅导员等身份信息，在系统中设定正常、晚归、未归三个时间段，系统根据预设判断将未在规定时间里进出宿舍的学生信息以微信或短信等方式推送给辅导员，提醒辅导员尽快联系学生了解情况，而宿管员可使用计算机Web端远程登录管理平台，实时掌握系统反馈的统计数据，发现异常情况，及时与相关老师取得联系，从而防止意外事件的发生。
三、人脸识别通道闸系统设计
1、系统工作流程
如图2所示，系统工作流程分为三个阶段：
第一阶段 捕捉人脸图像进行初步筛选，评估人脸真假和图像质量，将采集的真实人脸图像缓存在人脸识别设备中。
第二阶段 提取缓存图像中的人脸特征值与人脸数据库进行比对，判断是否存在一致的图像。
第三阶段 根据识别结果联动智能通道闸，对识别成功的人员开闸放行。
2、系统架构和技术参数
人脸识别通道闸系统由人脸识别设备、智能通道闸、管理平台等组成。
（1）人脸识别设备功能及其主要参数：
功能：捕捉动态人脸图像进行比对识别。
参数：配置宽动态高清摄像头，具备光线补偿、面部识别距离可调节、活体检测功能;具备1：N和1：1的人脸识别模式，人脸识别率≥98%。
（2）智能通道闸功能及主要参数：
功能：根据人脸比对结果，联动智能通道闸实现对有效身份人员的开闸放行功能。
参数：人脸识别开闸、闸机远程控制、非法闯入报警、防跟随报警、防夹功能。
（3）管理平台：
功能：用于人员信息和智能通道闸设备的管理。
参数：部署平台服务器用于安装管理软件，管理平台具备人员信息处理、智能通道闸的远程控制、数据推送功能（微信、APP等方式）。
三、结束语
本文在分析传统高校宿舍管理模式存在诸多不足的情况下，引入人脸识别技术，将人脸识别设备、智能通道闸、管理平台等有机的整合在一起，设计出一套较为安全、高效的人脸识别智能通道闸系统，通过识别人脸对进出学生进行管控，系统会将未按规定时间进出宿舍的学生信息推送给相关辅导员，从而更好的保障在校学生的安全。
参考文献：
[1] 李月龙，靳彦，汪剑鸣，等.人脸特征点提取方法综述[J].计算机学报，2016，39（7）：1356-1374
[2] 王天庆.Python人脸识别：从入门到工程实践 [M].北京：机械工业出版社，2019，229-244
[3]（印）Navin Kumar Manaswi.Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别[M].北京：机械工业出版社，，2019，135-158
[4] 朱盛萍，寧江.人脸识别技术门禁系统在高校公寓管理中的应用[J].科技创新与应用，2018，9（18）：195-196
[5] 王文智.基于人脸识别的出入口人物身份识别[D].贵州：贵州民族大学，2017
作者简介：
许林祥（1982-）男，汉族，籍贯江苏南通，工程师职称，研究方向为计算机技术和计算机网络。
（作者单位：南通理工学院）
关键词：人脸识别;智能通道闸;宿舍管理
高校学生宿舍是大学生学习与生活的重要场所，宿舍管理关乎学生人身和财产安全，关系到学校正常的教学、生活秩序，而许多高校宿舍一直沿用较为传统的管理模式，即由宿管员人工判断进出人员的身份，就寝前定时查房签到的方式来实现，这种模式存在人工效率低、信息不准确等诸多弊端，所以高效、安全的宿舍管理尤为重要。在学生宿舍管理中引入人脸识别技术，通过专业的图像采集设备，实时获取学生面部图像与数据库中的预存图像进行比对，联动智能通道闸对识别成功的学生放行，将无法识别的人员拒之门外，为学生创建一个安全的住宿环境。
一、人脸识别技术简介
1.基本原理及其优势
人脸识别技术是基于人的面部特征信息实现身份识别的一种生物识别技术，使用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行比对识别的技术。人脸作为运用在身份鉴别领域的生物密码中的一种，相比指纹更具优势：第一无需用户与设备直接接触就可实现。第二具有高识别精度高和误识率低的特点。第三独有的活体检测技术，可以有效防止使用伪造手段来欺骗识别系统的行为。
2.关键技术简介
（1）人脸检测
人脸检测是用于捕捉定位人脸的一项技术。在使用智能手机拍照时，镜头会自动将人物的脸部图像标准出来，正是运用人脸检测算法将人脸所在区域进行全局检测，以矩形区域输出人脸轮廓的方式实现，并将采集到的合格人脸图像转换成坐标参数缓存在人脸识别设备中。
（2）活体检测
为防止人员利用照片、视频、3D模型等各类手段代替真人识别，故采用活体检测技术来提升系统的安全性。目前活体检测方式分为三种：配合式活体检测、静默活体检测、双目活体防伪检测。其中，静默活体检测通过采集人脸图像即可进行活体检测，适用于门禁、考勤管理等应用场景。
（3）人脸特征提取
在捕捉的人脸图像上进行特征点的提取，等同于寻找每个人脸轮廓特征点在人脸图像中的对应位置坐标，即特征点定位。常用的特征提取方法分为两种：一种为沿轮廓垂向的一维范围图像特征提取，另一种为特征点方形领域的二维范围图像特征提取。[1]
（4）人脸识别
通过人脸识别算法将人脸特征值与数据库中的预存人脸信息进行比对，计算出相似度值，同预先设定的相似度阀值进行对比，最终获得识别结果。
二、基于人脸识别的高校宿舍管理系统需求分析
宿舍为人员密集场所，且人员流动性较大，宿管员很难辨识每一位进出宿舍的学生，无法提供准确有效的记录数据。所以将人脸识别技术运用到高校宿舍管理中非常必要。人脸识别技术结合管理系统，可以实时地记录每位学生进出宿舍的时间段，从而推断学生是否已回到宿舍。而在管理系统中还可根据需要增加信息推送的功能，通过前期导入的学生、辅导员等身份信息，在系统中设定正常、晚归、未归三个时间段，系统根据预设判断将未在规定时间里进出宿舍的学生信息以微信或短信等方式推送给辅导员，提醒辅导员尽快联系学生了解情况，而宿管员可使用计算机Web端远程登录管理平台，实时掌握系统反馈的统计数据，发现异常情况，及时与相关老师取得联系，从而防止意外事件的发生。
三、人脸识别通道闸系统设计
1、系统工作流程
如图2所示，系统工作流程分为三个阶段：
第一阶段 捕捉人脸图像进行初步筛选，评估人脸真假和图像质量，将采集的真实人脸图像缓存在人脸识别设备中。
第二阶段 提取缓存图像中的人脸特征值与人脸数据库进行比对，判断是否存在一致的图像。
第三阶段 根据识别结果联动智能通道闸，对识别成功的人员开闸放行。
2、系统架构和技术参数
人脸识别通道闸系统由人脸识别设备、智能通道闸、管理平台等组成。
（1）人脸识别设备功能及其主要参数：
功能：捕捉动态人脸图像进行比对识别。
参数：配置宽动态高清摄像头，具备光线补偿、面部识别距离可调节、活体检测功能;具备1：N和1：1的人脸识别模式，人脸识别率≥98%。
（2）智能通道闸功能及主要参数：
功能：根据人脸比对结果，联动智能通道闸实现对有效身份人员的开闸放行功能。
参数：人脸识别开闸、闸机远程控制、非法闯入报警、防跟随报警、防夹功能。
（3）管理平台：
功能：用于人员信息和智能通道闸设备的管理。
参数：部署平台服务器用于安装管理软件，管理平台具备人员信息处理、智能通道闸的远程控制、数据推送功能（微信、APP等方式）。
三、结束语
本文在分析传统高校宿舍管理模式存在诸多不足的情况下，引入人脸识别技术，将人脸识别设备、智能通道闸、管理平台等有机的整合在一起，设计出一套较为安全、高效的人脸识别智能通道闸系统，通过识别人脸对进出学生进行管控，系统会将未按规定时间进出宿舍的学生信息推送给相关辅导员，从而更好的保障在校学生的安全。
参考文献：
[1] 李月龙，靳彦，汪剑鸣，等.人脸特征点提取方法综述[J].计算机学报，2016，39（7）：1356-1374
[2] 王天庆.Python人脸识别：从入门到工程实践 [M].北京：机械工业出版社，2019，229-244
[3]（印）Navin Kumar Manaswi.Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别[M].北京：机械工业出版社，，2019，135-158
[4] 朱盛萍，寧江.人脸识别技术门禁系统在高校公寓管理中的应用[J].科技创新与应用，2018，9（18）：195-196
[5] 王文智.基于人脸识别的出入口人物身份识别[D].贵州：贵州民族大学，2017
作者简介：
许林祥（1982-）男，汉族，籍贯江苏南通，工程师职称，研究方向为计算机技术和计算机网络。
（作者单位：南通理工学院）