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人脸识别技术在学籍管理系统中的研究与应用探讨

更新时间:2016-07-05

引言

随着信息技术的高速发展,我们在享受其带来的便捷时,也同时伴生着安全隐患,由于现如今高考政策的变革,对报考人员的年龄、职业等要求予以放宽,也导致部分违法分子利用漏洞进行数据更换,从而出现冒名顶替入学的现象.在这一现象当中,如何去精准实时地识别学生的正确信息与真实身份,则成为了遏制该现象发生的关键.以往的身份验证往往局限于报名的账号与密码,而这一资料一旦被窃取,则很容易让人有可乘之机.随着生物识别技术的发展,血液、指纹、人脸等个体生物特征都成为独一无二的身份鉴定密钥[1].而在高校的学籍管理当中,人脸识别技术无疑具有最佳优势,其不仅采集、录入方便且有着很高的识别精准度,不管是从经济还是技术等方面来看,都是学籍管理系统中的最佳应用.

1 人脸识别技术概述

所谓人脸识别技术,也被称之为面像数学技术,其中包含人脸检测、人脸跟踪以及人脸比对等.其中人脸检测主要指的是在动态变化的复杂场景中,去判定其中是否存在人脸以及确定人脸位置;人脸跟踪则是确定人脸存在并锁定之后,对其进行动态跟踪;人脸比对则是对识别到的人脸进行身份鉴定,或者是从人脸数据库中找出相对应数据.

同指纹识别、虹膜识别、DNA识别等生物识别技术相比,人脸识别有着更为独特的特性,其他生物识别技术均需人的主动动作配合,但人脸识别则无需配合,可在隐蔽的环境场合下自动进行识别[2].同时,人脸识别的操作更为简单、识别更为精准且可扩展性更好,在安全验证、监控等多方面具有广泛应用.鉴于人脸识别技术的种种优势,在高校的教学管理当中,我们便可将其应用到学籍管理系统当中,有效避免有人冒名顶替入学等现象出现,提高了教学管理工作效率.

2 人脸识别技术在学籍管理系统中的应用可行性

基于现实情况来看,带有人脸识别功能的学籍管理系统有着重要的应用意义,无论从社会、经济以及技术方面都具备可行性.

生:第三个意象是丁香。整首诗最昏黄的点就在于“丁香”,丁香花是斑斓的,姑娘也是斑斓的,以是将丁香与姑娘接洽在一起就自然而然多了一份不可言喻的美。

2.1 社会需求可行

由于高校需要在短时间内接受报到新生,因此对其身份的鉴别往往只能够查看身份证与录取通知书,但在社会中却仍然存在各类造假,导致这种简单的身份核对难以避免冒名顶替者入学,如何高效准确的鉴定入学者,也成为了高校面临的主要问题.随着现如今高校的网络建设已基本完成,开发一套带有人脸识别技术的学籍管理系统有着一定的可行性.

2.2 技术可行

鉴于高等院校有着较为完善的计算机科研力量,有着众多理论水平高且动手能力强的教师与学生,在设备齐全的实验室中,各项技术也得到良好的应用.此外随着计算机技术的高速发展,各类软件的操作也逐渐趋于简单化,对于人员的操作能力要求逐渐放低,只需简单介绍便能够熟练掌握操作,可见在技术方面有着一定的可行性.

将人脸识别技术应用在学籍管理系统的程序设计当中,需要嵌入人脸识别功能模板,该模板能够对图像进行预处理,经过软件计算之后能够得出对人脸识别的判定结果.具体来讲,功能模块主要分为特征提取与识别结果显示两个组群.

2.3 经济可行

特征提取功能模块组群可具体分为:装入照片:可将新生入学报名所获得的人脸图像进行装载,并提取出该生高考前所采集的照片,进而对两张照片进行下一步的处理与特征提取;灰度化处理:将真彩照片进行灰度化处理,以更为简单的图像去提升后续处理分析速度;二值化:通过一定算法,利用阈值去更改图像像素颜色,使其成全黑白色,为下一步的识别减少计算量;直方图:直方图主要是以图形化参数去对图片曝光精准度进行描述,有助于图片曝光水平等信息的分析;人脸区域标记:经过相似度计算、二值化计算处理之后,将人脸图像中的面部区域予以标记;边缘提取:提取边界信息,处理边界连通关系,进而得到初始图像.不过后续的初始人脸区域外界矩形的寻找算法主要是基于边界的,因此,边界点越少则更能提升算法性能.

3 人脸识别技术在学籍管理系统中的设计研究与具体应用

将人脸识别技术应用在高校学籍管理系统当中,则要求该系统主要由硬件设备(PC、摄影机等)、学籍管理系统、人脸识别软件等共同组成[3].进行设计研究之初,需确定其功能能够实现对高考前与大学入学时的照片进行图像处理,并实时对其进行预处理与特征提取,之后将两者特征进行量化对比,进而准确判定出是否本人入学,而一旦出现特征不同的冒名顶替者,该系统还应立即给出警报.基于以上种种功能的实现,文章将对其设计方案进行研究与应用.

3.1 人脸识别仿真实验

本工程位于上海市浦东新区,工程占地面积约为16 500 m2,总建筑面积为 110 787 m2,地下 3 层,局部地下 4层,地上为 22 层和 19 层,建筑高度为分别 80 m和 75.85 m,分别为超五星级酒店和公寓式酒店。

参考文献

(2)样本图像库BP神经网络训练.对预处理过后的50人ORL图像作为神经网络输入学习的训练样本,并且采取完全训练与批量训练相结合的训练策略,先进行完全训练,也即是将训练样本一次性全部输入神经网络予以训练,在进行批量训练,逐个将不同人员的人脸图像进行单独训练,直至输入完毕.两种训练策略相结合的目的在于保证该系统样本训练的精准度.

(3)高考前后人脸图像识别结果分析.要鉴定神经网络算法稳定性如何,则应重点关注其扩展性,上述所有的训练样本均来自于ORL人脸图像数据库,而学生的学籍信息中的人脸图像均来自于摄像头所采集的现场照片.鉴于学籍照片与ORL库的区别,则需要对其具体的实际应用进行研究.再经过了多重验证之后我们能够清楚地看到,在经过了二进小波、改进KL算法、改进BP神经网络算法的人脸识别技术,能够对ORL库之外的图像识别准确率高达90.77%,完全能够满足高校学籍管理系统用于鉴别学生身份的要求[5].

3.2 学籍管理系统数据库的建立

识别结果功能模块组群可具体分为:人脸识别:该模块主要将已预处理的图像与数据库中的图像进行比对,倘若其中特征相近且在确认范围内,便可判定身份正确,从而在数据库中提取该学生信息进行显示,倘若数据库中无此信息,则会立即给出警报.而该功能的实现需要用到神经网络算法,可采取文章上述方法予以训练.学籍信息显示:可将学籍信息完全统计予以显示,其中包含所生成的学号以及学生姓名、性别、民族等.同时该模块还可对学生信息予以维护与更新.

本文主要采用小波工具箱与神经网络工具箱开展仿真实验,以结果的分析去验证该方法在实用性、准确性方面高度可行.基于神经网络算法对人脸进行模式识别,可分为两个步骤,其一为对样本库中的50人ORL常用人脸图像进行学习与训练,重点关注人脸的位置、姿态、光线以及表情等等;其二则是将高考前后的学生人像图片去进行人脸识别诊断测试.

3.3 应用人脸识别技术的学籍管理系统主界面

我们在三层交换机上建立VLAN 60与VLAN 70两个网段,并启用路由功能,以保证两个网段的用户可以互连互通.

将人脸识别技术应用至学籍管理系统当中,所需的硬件设备、网络基本上高校实验室均具备,无需重新购入大量设备,也便缩减了开发成本.此外,在系统购入应用之后,十分便捷,后续也无更多的人力、物力投入.

金秋九月,丹桂飘香,校园里到处弥漫着一阵清香。我抓住机会,带着学生们静静地坐在教室里,闭目养神,尽情地呼吸从窗外飘来的带着桂花香的空气,用心去感受这九月的气息。课间我又带着他们来到一棵棵桂花树下,去欣赏那米粒般大小的迷人的小花,这时我们全都沉浸在香海中了。到回教室一篇抒发内心真实感受的小散文出炉了。写闻到的、看到的、想到的……总之所有的感觉器官都调动起来了。

张小波的同学和出租车司机提供的“中年男子”身高、脸形,特别是头发有点弯的特征,都与李桂明大体相同,然而,在调查李桂明时,却发现他不具备作案时间。

结合上述分析,采用的SQL数据库作为开发工具.学籍管理系统所用的数据表主要是与学生学号予以管理,也就大大减少了数据的冗余.具体来讲,学籍管理系统中的数据表信息包含学生的基本信息表(学号、姓名、系号、年级、班级、性别等)、班级信息数据表(系号、班级、年级)以及系统管理数据表(用户名、密码、档案管理、数据维护、统计分析等).

结束语

近些年来,有许多大学新生入学被冒名顶替的现象发生,这无疑给社会、家庭及学生个人带来极大的伤害.文章所提出的人脸识别技术在学籍管理系统当中的应用,能够对入学新生进行现场的人脸图像采集,并将其与高考前的人脸图像予以比较,便能够准确实时地找出冒名者,避免其入学后发生不必要的麻烦.在应用的过程中,基于人脸识别技术所开发的学籍管理系统,不仅能够对学生人脸图像进行比对,还可在用户权限范围对其信息进行增减与修改,做到实时更新,大大提升了高校学籍管理系统的工作效率及其运行的科学合理性.

(1)预处理.对人脸图像的特征进行定位、校准以及其他标准化处理,进而处理为大小、位置基本一致的纯人脸校准图像,尺寸为32×32.接下来我们便利用小波变换算法和KL算法的结合去对神经网络的特征向量值进行提取.用过小波分析去分解图像信息,能够将图像的有效信息保存于低频系数当中,所以可将大部分的高频系数予以舍弃,然后利用所提取的低频系数进行进一步的特征提取.此外,为更好的把握人脸图像的特征,除了舍弃干扰项过多的高频系数外,还以减小输入向量维数.因此,需选取出与本系统最为适合的小波基函数,多次实验表明Db1作为小波基进行的小波变化,能够得到8×8维数,该向量维数最小.之后便将小波变换所得的低频图像进一步实现KL变换,进而获取到更为精准的人脸识别特征向量[4].

在《书·周官》有云:“立太师、太傅、太保,兹惟三公,论道经邦,变理阴阳,官不必备,惟其人。”太师与太傅、太保合称三公,指的是在朝中共同负责军政的最高长官。少师与少傅、少保合称三少,是辅导太子的官员。师与狮谐音,因为常常将狮子作为吉祥图案绘制于瓷器之上,将一对狮子和如意配合在一起寓意“事事(狮狮)如意”;将一只大狮配一只小狮寓意“太师少师(太狮少狮)”;五头狮子在一起寓意“五子登科”;狮子和瓶结合在一起,寓意“事事平安”;狮子滚绣球表示财源不断、子嗣昌盛等。

〔1〕王华伟.人脸识别技术在学籍管理系统中的研究与应用[D].山东理工大学,2011.

〔2〕钱锋.浅谈人脸识别技术的现状与应用[J].信息与电脑:理论版,2009(11):165-169.

〔3〕连建兵,王浩全.浅谈人脸识别技术及应用[J].机械管理开发,2011(2):99-100.

〔4〕赵娟.学籍图像处理中人脸检测的研究与应用[D].曲阜师范大学,2009.

〔5〕赵美名.人脸识别技术在教学管理中的应用[J].高教学刊,2015(7):51-52.

刘翠芳,梁富强
《赤峰学院学报(自然科学版)》2018年第4期文献

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