基于百度AI的人脸识别新生报到系统设计与实现

　　摘要：近年来，人工智能逐渐走近人们的生活。人脸识别作为一项依托大数据共享时代而存在并且新兴的生物识别技术，在快速发展为人们提供便利的同时，也对高校的管理与教学起到了积极的推动作用。其中将人脸识别技术应用于高校新生报到流程之中，不仅改变了传统报到方式，也为新生以及管理人员提供极大的便利，同时为安全报到提供了保障。本文主要介绍了基于人脸识别的新生报到系统的总体设计框架以及各个核心模块运行原理及过程。

　　本文源自《网络安全技术与应用》2021 年第 06 期 史远航 饶欣宇 解佳坤 李芒 佟宽章

　　关键词：百度 AI;新生报到;模块化

　　1 综述

　　米智恬在《人脸识别在学生公寓管理系统中的应用》一文中指出，传统管理学生进出的方式转变成基于人脸识别的门禁闸机方式，这种举措将会大大减小管理人员的压力，使得学生公寓安全得到更大保证。王磊欣在《基于人脸识别和活体检测的养殖场考勤系统》中，提出了针对养殖场工作人员更加优化的身份识别系统，相较于传统的人脸识别技术新增了活体检测、识别陌生人和养殖场数据库等技术，体现人脸识别技术在企业日常安全管理的重要意义。王龙在《人脸识别技术在高校管理中的应用》中表示，人脸识别技术在学生公寓、图书馆以及考试管理中的应用，更进一步拓宽了人脸识别的应用领域。

　　2 行业现状

　　随着新时代的发展，对人工智能领域的不断拓展，人工智能人脸识别技术发展迅速，人脸识别技术在神经网络技术以及生物识别技术衍生并得以发展[1]。人脸识别技术在人们的生活中已经广泛被接受，例如刷脸支付、刷脸乘车、疫情防控中人脸比对等等。现有的已经可以达到人脸比相当大成功率的技术，是人们普遍认可的智能生物技术 [2]。“人脸识别”在 2015 年掀起了一股热浪，近两年来我国各大高校陆续将人脸识别应用于新生入学并获得了显著成果，无论为新生还是学校工作人员都提供了极大地方便[3]。早期，青海大学引入了人脸识别设备，极大地简化了新生入学流程，降低了学校与学生的时间成本，同时可以防止冒名顶替的情况发生，广受社会好评。随着我国高校的扩招政策逐步施行，新生数目逐年增加，导致高校学生人口密度不断增大，不便于人工进行管理。本文基于相关实践工作参考，主要就人脸识别技术在高校中新生报到系统的价值及应用途径等问题进行了分析，希望为相关从业者提供参考，为高校的智能化管理提供强有力的保障。

　　3 系统框架分析

　　新生报到系统包括软件系统及硬件系统两部分，其中软件系统包括百度人脸识别 API、MySQL 数据库、PyQt5 界面和新消息服务公众号 API;硬件系统由树莓派 4B、图像采集模块、MLX90614 红外测温模块、语音模块和热敏打印机等部件组成。

　　软件部分主要采用 Python 语言编写，其中用到了 opencv 结合图像采集模块完成了人脸图像的采集，用到 requests 完成了人脸图像的上传，在云端提前录入全部人脸信息，所上传的图像在云端人脸库中完成 1:N 检索，由百度人脸识别 API 接口返回最佳匹配人脸信息的编号和相似度分数。根据 API 接口返回的编号在 MySQL 数据库中搜索到对应新生的信息，同时在数据库中录入该新生的全部信息。最后将新生信息(包括姓名、班级、宿舍楼、宿舍号)、必要位置的地图和测温模块得到的温度信息显示到界面上，整个显示采用 Python 编写的Qt界面，与此同时把该新生报到情况通过新消息服务公众号API 接口发送给指定的辅导员。

　　在硬件部分中，树莓派 4B 作为主控，与所有硬件相连，并同时承载了所有软件部分代码的运行，树莓派 4B 的出色性能使得整个报到过程得以流畅进行。图像采集模块为一无驱动的高清摄像头，负责捕捉人脸图像，并将捕捉到的人脸图像返回给主控。MLX90614 红外测温模块可实现实时无接触测温，同时将温度信息返回给主控。语音模块可提示新生如何进行操作，辅助新生完成人脸识别，将实用性与文娱性充分结合在一起。热敏打印机可兼容树莓派上的 Linux 系统，可将新生信息打印出来，方便新生查看。

　　4 系统模块设计

　　4.1 百度人脸识别 API 接口

　　百度人脸识别 API 是为企业和个人提供人脸识别服务的一个接口，该接口可实现给定一张照片，对比人脸库中 N 张人脸，进行 1:N 检索，找出最相似的一张或多张人脸，并返回相似度分数。同时支持百万级人脸库管理，毫秒级识别响应，可满足新生身份核验的应用场景[4]。

　　由于新生人脸可达上千张，于是我们前期采用 Python 代码完成自动导入人脸信息，代替手动导入。在此基础上，人脸识别 API 还具有人性化的 Python SDK，可在树莓派上方便调用。将摄像头采集到的人脸信息上传至百度云端后，云端便开始对指定人脸库进行检索，当匹配到人脸后，即可返回该人脸信息对应的编号，系统根据这个编号即可在数据库中获取该新生的全部信息。若匹配不到信息，则会发出警报，工作人员可根据具体情况进行处理。

　　整个识别过程(从上传人脸图像开始到 API 接口返回数据为止)平均花费 1.5s 左右，确保能够实现基本功能。与此同时，经过大量测试，百度人脸识别的准确度在 99%以上，能够十分准确的完成新生报到的工作。可有效地避免“假报到”现象的发生，使新生报到整个过程更加智能化、便捷化。

　　4.2 红外测温模块

　　本系统的红外测温模块采用的是 MLX90614 系列中的 GY-906-BCC。Melexis 公司生产的 MLX90614 系列测温模块是应用非常方便的红外测温装置，其所有的模块都在出厂前进行了校验，并且可以直接输出线性或准线性信号，具有很好的互换性，免去了复杂的校正过程[5]。此款测温模块使用芯片 MLX9061ESF-BCC，供电电源 3-5v 内部低压差稳压，接入了树莓派的 5V 输出接口，通信协议采用的是标准 IIC 通信协议[6]。

　　超声传感器测距的原理是依据超声波在空气中传播的速度，通过计算源声波发送时刻和回波信号接收时刻的时间间隔来获取障碍物的距离信息[7]。因为 GY-906-BCC 的精确测温距离为 10cm 所以我们引入了 HC-SR04 超声波测距模块在测温前对测温进行距离判断。本系统采用的是 HC-SR04 的 2020 版本，可以通过电阻设置成 UART 或 IIC 模式。HC-SR04 提供了 2cm-400cm 的非接触式距离[8]。升级解调芯片 RCWL-9206，带 UART 与 IIC 功能 MCU，工作电压 3-5.5V。

　　考虑到人体测温的可操作性和系统模块的组合性，我们的体温测量距离设定为 30mm 测量人体手心的温度，如果超过此距离系统会语音提示用户靠近测温点。为了保障测量结果的准确性，我们设计为 3 次测温都满足小于 30mm 的条件才可进行测温。因为测量人体手心温度，手心温度与正常体温相比是偏低的，所以我们在设计测温的判断条件时，最小值设置为了 33°而为了缩短测量时间我们的阈值设置为 4，如果 4 次测量都不满足条件则判定为测温失败。最后调用已写好的语音提示模块进行结果的播报，并在屏幕打印测温结果。

　　4.3 热敏打印机模块

　　本系统采用的打印机是 GY-EH402 嵌入式热敏打印机。这款打印机外观尺寸是 82*58*44 mm 比较小巧有利于精简我们的系统。默认采用 5~9V 宽电压供电方式，由于热敏打印机的打印特性是电压越高打印效果越清晰，因而我们把打印机外接出来并通过自带的外接电源供电，而不采用树莓派直接供电。这款打印机的适用宽度为 58MM 的热敏纸卷，打印寿命 50 公里，因而可以支持长时间的打印而不用频繁换纸。它支持 arduino、树莓派以及 Windows 串口与驱动打印。在本系统中，我们用到了 Python-usb(提供访问主机的通用串行总线系统的方式)，Python-escpos(集成了 ESC/POS 指令的第三方库，可以用于操作 ESC/POS 打印机)，qrcode(用于生成二维码)这三个库，通过编写相应的 Python 命令驱动打印机，而树莓派与打印机的通信串口用的是 USB 串口。

　　4.4 信息反馈模块

　　本系统的信息反馈模块有三个部分。

　　第一部分为与用户交互的信息反馈模块。人脸识别过程中置信度过低造成的匹配失败是正常的，而我们希望尽量减少的是由用户错误操作造成的匹配失败的情况，因而本系统为用户设定了一个信息反馈的部分。它可以根据收集到的信息自动判断是那部分造成了识别错误的产生，并且可以将出现的常见错误操作通过语音提示的方式反馈给用户。

　　第二部分为与运维人员交互的信息反馈模块。在整体系统的运行中，不可避免地会产生系统 BUG 而造成系统崩溃，为了避免系统崩溃的现象，我们将运行中产生的错误都收集了起来，一旦系统丢出一个不可解决的错误，由此模块捕获并记录到本地文件中，而此时的系统可以跳过当前错误继续运行下方的程序，给用户带来良好的使用体验。当第二次开机的时候，系统会自动检测上次运行中是否产生了错误日志，并将错误日志以邮件的方式发送给运维人员。

　　第三部分为与管理人员交互的信息反馈模块。在每日的新生报到工作中，管理人员需要对一天的报到信息进行收集整理，因而我们为其设计了一个信息反馈模块，可以自动收集新生数据库中所有的数据，并进行一些初步的整理，然后以邮件的方式发送给管理人员。

　　5 系统在高校中的应用

　　当前高等教育普及化趋势之下[9]，新生数目逐年增加，新生报到成为高校最为重视也是最耗费人力和精力的一环。报到人数多，流程繁杂，且新生找错位置、迷路、忘记宿舍等现象时有发生。且近年来，虽然冒名顶替入学的现象已经相对得到控制，但该现象还是时有发生。在当前疫情的大背景之下，更是需要减少人员接触与交互，所以利用智能化手段简化新生报到流程是高校的不二之选。

　　作为信息化校园建设中的重要一环，基于人脸识别的新生报到系统致力于打造一个快速、便捷、高效的新生报到流程。首先，我们建立安全、大容量的人脸信息库，作为人脸特征的管理和处理中心，利用人脸识别核心技术对面部特征信息进行采集与比对，不仅能够为算法提供对应的识别基准，同时可利用接口对数据进行读写，完成基本人员的信息对应关系。其次多模块的设计也是本系统突出特色之一。依据疫情的背景，系统利用红外测温模块，无接触式测温对新生的安全形成一道屏障。为方便新生找寻对应宿舍以及掌握相关报到信息，系统利用热敏打印机，在新生完成了人脸识别核验后，会为新生打印出在数据库已经提前录入的宿舍楼、宿舍号、班级等信息，也会标明具体报到流程、路线等。为了完善系统功能，丰富数字化校园建设，系统利用信息反馈模块完成用户交互信息反馈、运维人员信息反馈、管理人员信息反馈三部分使得新生报到的流程得到了很大的简化，为管理者提供极大便利，确保在为期几天的报到时间内，节省人力的同时高效率、少接触、低拥堵地完成整个流程。

　　6 结语

　　本文使用的在新生报到系统中的人脸识别系统，可以有效避免顶替入学的社会问题，促进教育的公平。不仅如此，在未来将会出现在高校更多领域，合理有效的获取信息，及时反馈信息。既不会出现对个人信息的过度采集，又不会由于全人工处理时对人脸比对的不完全，导致检录漏洞的出现。人脸识别技术的广阔的市场前景是毋庸置疑的，后续将对搭建平台展示项目衍生产品功能，助力大学生创新创业能力的进一步体现。通过对现有技术的进一步完善，扩大现有管理能力，更大程度地服务全国高校，更快速推动教育信息化建设。

　　对于突如其来的新冠疫情，全球范围内通过口罩进行基本的防疫手段，但是此时无论是在火车站还是医院等公共场所，还是需要暂时摘掉口罩进行人脸识别，当前人脸识别技术也已经能够实现无须摘掉口罩即可进行人员识别。科技改变后续人脸识别技术将会更走近人们的生活，助力智慧城市建设。