随着基于深度学习技术的发展，人脸识别技术得到长足发展，已经具备了商业化的能力。2015年阿里巴巴马云在德国汉诺威展会的“刷脸”购物，以及支付宝对“刷脸登录”、“刷脸支付”技术的采用，彻底点燃了人脸识别技术商业化应用的星星之火。目前人脸识别技术已广泛使用于金融、安防等领域，并逐步向零售、教育等行业扩展。而作为支付宝“刷脸”的技术提供方，（Face++）已经在包括清华在内的众多高校中进行了各种尝试，在学生、教工、安保管理等各个业务场景引入人脸识别技术，有力推进了新型智慧校园建设。本文就智慧校园建设中，比较成熟的人脸识别应用场景和解决方案进行描述。

第一章 业务需求理解

1.1 学生管理需求

1.1.1 学生宿舍管理需求

高校宿舍管理的信息化和数字化建设作为数字化校园建设的重要组成部分，对学校的安全管理将起到强大的助推作用。近年来高校宿舍安全问题频发，特别是校区相对偏远的学校以及女生比例大的学校，从新闻媒体报道出的学生宿舍安全性事件可见一斑。

归纳起来主要有以下几种情况：外来人员未经登记及授权进入学生宿舍张贴广告、偷窃、行凶；学生失踪多日，学校管理方却并不知情，导致未能及时采取相应措施。特别是2015 年中国传媒大学在校女大学生失联48小时遇害的新闻，让社会再度把目光聚焦在校园安全问题上。

在高校宿舍管理上的问题，校方管理人员一直在努力尝试各种方案：如宿舍楼管理员对进入宿舍楼的人员一一盘查确认；晚上宿舍楼关灯前进行人工查寝，登记晚归和未归学生；这些尝试费时费力，并且进行这种人工重复度极高的工作，难免出错，同时由于各种人为因素的影响并不能够有效解决上述问题。 也有一些学校尝试购买安装一卡通刷卡门禁、指纹门禁系统，但校园卡忘带、校园卡借出、仿造指纹套等系统漏洞不能够得到有效解决的情况下，也使得这些高价买入的门禁设备形同虚设。而使用人脸识别技术的智能门禁管理系统，则可有效解决以上问题。

1.1.2 上课考勤管理需求

调查研究表明，出勤率与学习效果成正比关系。许多大学生都在自由与自制间面临苦恼的选择，而逃课则往往是大学的必修课。在自律难以实现的情况下，他律变得尤为重要，从管理角度看，考勤是挽救教育资源浪费，提升学习效果的有效手段。考勤不是目的，而是一种方法，是学校对学生负责的一种表现。而考勤也从人工点名方式逐步发展为刷校园卡的方式，但是仍然经常发生替刷现象。基于人脸识别技术的考勤方式，在确保考勤准确性、不可替代性的同时，大大提升了使用便利性，是考勤系统智能化的重要进步。

1.1.3 考场人证核验需求

学校会组织自主招生考试、四六级、考研等众多考试，最重要的工作就是确保考试过程的公平公正。采用基于人脸识别的人证合一校验系统，可简便、快捷实现考生和身份信息的认证，有效减少监考老师工作量，规范摒除人为因素的干扰，提高身份识别率，建立公平公正的考场环境，避免替考、舞弊现象的发生。

1.1.4 学生自助服务需求

目前在开学注册、火车票优惠卡充值查询、打印成绩单等，普遍采用人工方式进行，耗时耗力，效率不高。以开学注册为例，某大学共3万学生，每到新学期开学前，

学生都需要前往注册中心完成注册报到手续。在短短集中的3天时间里，注册中心的老师们需要完成全校3万多名本科生、研究生的手工注册工作，存在时间短、工作量大、学生多、场地小、易长时间排队等问题。类似的标准服务，在引入基于人脸识别的人证核验后，完全可基于自助设备进行，解放人力，提高效率。

1.1 .5学生行为分析和预警需求

通过宿舍通行、上课考勤、图书馆通行、消记录联等方式采集的数据进行综合分析，可对学生的行为轨迹和特征进行分析，可尽快发现潜在问题，提前介入干预。比如通过大数据分析提取出经常不回宿舍、多次旷课等行为的学生，进行及早干涉，避免意外情况发生。通过配合式、非配合式的刷卡和人脸识别设备采集的数据，可有效补充刷卡数据， 对学生日常行为进行精确画像，更有效的发现分析和发现问题，针对可能出现的风险进行预警。

1.2 实验室管理需求

1.2.1目前各院系的实验室和教研组普遍采用研究室和老师考勤方式，来规范日常的教学和科研活动。现在普遍采用刷卡方式，但是不能解决替刷现象。引入基于人脸识别的生物识别技术可有效解决替刷问题。

1.2.2 实验室通行管理

实验室内有大量的珍贵实验材料、科研设备，及教师和学生的电脑设备和研究数据等，一旦发生被窃，损失难以估量。而传统的刷卡门禁方式存在冒用他人刷卡、外部人员尾随进入等，无法实时发现核规避风险。而采用人脸识别技术的门禁系统，可解决丢卡、冒用卡片带来的风险，及时阻止未授权人员进入科研场所；可将人脸识别的陌生人告警、黑名单告警功能和保卫部门联动，可有效发现并阻止未授权人员和可疑人员的活动，提升安全水平。

1.2.3 实验资源使用授权管理

对于重要仪器设备、重点实验场所的使用，比如化学、电气设备，实验室管理人

员往往进行有计划的安排，确保资源被合理、正确、安全的使用。而实际场景中经常出现注册者和使用者不一致的情况，导致纠纷和安全事件的发生。

1.3 安保管理需求

安保管理需求是针对传统的视频监控和门禁控制系统的不足提出的，且可使用人脸识别技术有效改观的需求。

1.3.1 人员通行管理

重点区域的人员通行管理，比如学校大门、宿舍、体育场馆等。目前普遍采用校园卡的方式进出，但无法解决忘带卡、冒用卡等方式带来的管理问题。采用基于人脸识别的通行管理系统，可设置白名单，如教工和学生信息，白名单人员可直接刷脸通行，提升使用体验，避免忘带卡的尴尬和冒刷风险。

1.3.2 陌生人告警

学校重点区域，如重要实验室、涉密单位等，需要严格控制准入权限，通过人脸识别系统对白名单之外的人员进行预警，避免非授权人员进入，引发风险。

1.3.3 黑名单识别

学校是盗窃频发地，盗窃行为经常发生在宿舍、实验室、体育场等。而且盗窃者经常是惯犯、流窜犯，学校安保部门和公安部门往往掌握了犯罪嫌疑人的相关资料，却无法及时发现和处理。通过在关键卡口处架设动态黑名单识别系统，布控黑名单人员，可及时发现黑名单人员的行踪，便于及时阻止和抓捕。

第二章 总体解决方案

2.1 业务解决方案

基于业务需求理解，采用人脸识别技术的智慧校园建设方案所涵盖的业务内容如下图所示：

本技术方案中，从业务维度出发，将管理活动分为学生管理、实验室管理和安保管理三个维度。

2.1.1 学生管理

学生管理活动中，用人脸作为标签，打通学生在学校的所有活动场景。学生从使用人脸识别自助注册开始，刷脸出入宿舍，上课刷脸签到，考试人证核验，刷脸进出图书馆、实验室，刷脸消费等，将分散的业务系统数据通过人脸打通，将所有行为数据汇总到数据分析平台，进行学生轨迹分析、行为危险预警、以图找人等，构建智慧学生管理平台。

2.1.2 实验室管理

通过人脸识别技术进行考勤、重点区域门禁通行控制、重点设备使用授权控制等，解决现有痛点，并基于人脸数据打通系统，实现统一的底库管理和业务场景使用。

 

2.1.3 安保管理

作为传统安防系统的有效升级和补充，采用人脸识别技术进行访客管理、黑白名单和陌生人识别。白名单用于门禁通行，如学校、宿舍门口的通行等；黑名单用于重点人员布控，可及时发现和防范风险；陌生人识别可作为白名单识别的有效补充，确保重点区域的访问人员合规。

2.2 整体技术架构

2.2.1 应用架构

1:1解决的是物理人和证件信息是否匹配的问题，从合规性上明确“你是不是你”；

1:N是在N张底库中，识别照片或者视频中的人是谁，解决的是“你是谁”的问题。根据比对照片来源的不同，分为静态1：N（照片和底库比）、动态1：N（视频流和照片比）两种方式。

学校应从顶层设计触发，构建应用于全校的人脸识别统一平台，进行统一的底库、设备和识别结果管理，便于数据收集、分析和应用，夯实基础，大力推进智慧校园建设系统逻辑架构

整个系统分为4层。

最底层是前端设备层，根据不同的识别方式而选择不同的产品形态。比如宿舍通行管理中，需要基于视频流动态识别的闸机系统，比较完善的解决宿舍通行问题等。常见的产品形态如下表所述：

形态	特点	应用场景
高清人脸枪机	实时视频流处理，速度快	电磁门门禁，黑名单布控，陌生人提醒
高清人脸半球机	与闸机结合度好	闸机门禁，陌生人提醒
门禁控制器	识别后通知门禁系统开门	闸机，电磁门通行
人证核验设备	人、卡是否一致校验	考试人证校验、自助设备身份校验

前端面板机	前端抓拍+后端识别	实验室门禁、会议室门禁、教室考勤场景
移动设备	基于移动设备的识别和展示	移动考勤、结果展示
结果展示设备	识别结果显示	考勤弹窗显示、识别结果展示

 

识别层根据识别模式区分，主要包括：

识别模式	部署形态	应用场景
1:1识别	识别服务器由学校集中部署，前端为抓拍一体机	人证核验场景，自助设备场景
静态1:N 识别	识别服务器由学校集中部署，前端为pad或者抓拍机	考勤场景，pad门禁场景
动态1:N识别	识别服务器靠近摄像头处，直接处理视频流。识别结果汇聚统一管理	闸机门禁识别，枪机门禁识别

数据层主要包括底库数据、识别结果数据。底库数据根据需要进行分组，比如按照宿舍楼、班级、学院、上课排班、实验室等分组，用于确定识别范围。识别结果统一汇聚管理，便于进行学生行为数据分析等。

     业务层是面向具体场景、由具体用户使用的业务应用系统，一般与现有业务系统交互，实现某一业务功能，如报表查看、数据分析、底库管理逻辑等。以宿舍管理为例，其业务层包括宿舍人员管理、宿舍人员通行记录查看、归宿人员报表查看、陌生人告警等模块。

2.2.2 物理部署架构

根据应用架构，物理架构示意图如下：

整套系统运行在校园网内，需要千兆带宽以上网络；

   根据不同的应用场景和识别方式需求，部署不同的设备形态。

典型场景	前端设备	识别设备	识别设备部署位置
宿舍楼通行	人脸识别闸机	标准动态识别服务器	宿舍楼内，靠近闸机部署
教室考勤	抓拍考勤机	云端1：N识别服务	学校机房
实验室通行	人脸识别相机	标准动态识别服务器	实验室弱电间
	Pad门禁机	云端1:N识别服务	学校机房
校园安保	人脸识别枪机	动态安防识别服务器	学校机房
自助注册、考试核验等场景	人证核验设备+业务设备	云端1:1识别服务	学校机房

第三章 宿舍通行管理子系统

本章描述了基于人脸识别的宿舍通行管理系统的主要功能和架构。

3.1 宿舍管理系统概述

人脸识别技术作为目前最成熟的生物识别技术之一，通过自有的深度学习技术，极大提高人脸识别的精准度。

智能校园解决方案基于人脸识别技术，有效解决原有系统刷卡、指纹方式问题，形成了高校公寓管理的一整套解决方案。该系统利用人脸识别技术实时甄别每个通过闸口进入到宿舍楼的人员，同时管理系统实时统计分析学生在寝时间、离寝时间、晚归次数等各种状况，并将报表推送给公寓管理中心、学生公寓、学生的辅导员教师进行相应处置，避免了每次大规模查寝所耗费的人力物力。

与传统刷卡式通道系统相比拥有明显优势：

人脸识别闸机解决了刷卡式通道一卡多刷、人卡不一的弊病，真正做到通行人员身份与通行授权合一，实现通行信息的精确记录，从而使通行信息的统计和查询功能不再形同虚设；

3.2 解决方案

3.2.1 系统总体设计

3.2.2 设计思路

校园智能化管理服务平台解决方案为解决校园宿舍管理实时有效监管与控制，最大限度的提升日常管理效率和水平。

考虑到学校的实际情况及其特殊性，我们认为智能化管理服务平台建设要本着先进性、实用性、经济性、成熟性、开放性、和可扩充性的原则；系统可靠、技术成熟、功能实用、方案先进、保密性强、思路创新；为学校建成能够代表当今先进水平的管理服务平台。

3.2.3 总体架构

3.2.4系统特点

采用集中管理的建设思路，将项目中多个子系统进行融合，形成一套基于人脸识别技术数据融汇共享的综合性管理平台，整个系统真正实现“一体化、智能化”管理，加强综合体内部的管理效率。

网络技术的高速发展，它已经给人们的工作、生活带来了深远影响，改变了人们许多的沟通交流方式，与此同时也将各领域的数据交互技术引向了一个新的领域。本系统的建设充分的利用了现阶段高速发展的网络技术，各子系统通过网络，实现各子系统之间的数据共享，让各单独的子系统组合成为一个有机的整体，为未来的大数据应用提供底层基础。