谢青松，吴佳伟，乔雨
（南京工业大学 浦江学院，江苏南京，211200）
0 引言
大学宿舍是大学生在校期间学习、生活的主要场所，也是学校对学生进行有效管理，提供学生服务的重要场所。就现阶段而言，大学校园需要管理的学生人数众多，存在部分学生不遵守学校的规章制度，出现晚归、不归等现象，甚至有人直接代为考勤[1]。此外，宿舍财务丢失的事情也时有发生，学校在宿舍管理方面面临着巨大压力。
传统的宿舍考勤模式常见的有：（1）采用“纸+笔”的形式，虽然成本较低，但是在考勤的过程中存在效率低、有人代为考勤不易察觉、考勤信息不易统计和查看等问题；（2）采用“校园IC 卡”模式，但也存在着IC 卡易丢失、易被别人复制、代为考勤等问题，给学校的管理和学生的人身安全带来了很大的问题。（3）采用“扫码二维码”进行考勤，这种模式虽然可以有效避免校园卡遗失、出借等情况，但也不能完全肯定是本人操作，并且在考勤人员过多的情况下，容易造成系统卡顿、拥挤、等待时间过长等现象[2]。
随着人脸识别技术的发展和应用场景的普及，以及高校信息化建设的不断推进，本文提出基于人脸识别技术进行宿舍查寝，以期解决考勤过程中的不规范问题，提高工作效率，给学校师生和工作人员带来便利。
1 人脸识别技术
人脸识别是指一种基于人脸的面部特征信息进行身份验证的计算机技术。具体过程可描述为：首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步获取人脸的位置、大小和主要的面部特征信息，并将其与数据库中的人脸数据进行对比，从而识别每个人脸的身份。人脸识别包括人脸采集、人脸检测、图像预处理、特征信息提取、人脸识别几个主要过程，如图1 所示。
图1 人脸识别系统基本原理
从图1 中可以看出，人脸检测是人脸识别过程中非常重要的输入源，人脸特征值和人脸识别的算法均是人脸识别系统中不可或缺的主要技术。目前，以Rowley 为核心的主流人脸识别技术是处理分析众多人脸与非人脸样本的重要方法，经过训练样本能够获得预估值，同时当作人脸参照，这样可以对人脸识别的结果进行鉴别。
将人脸识别技术应用到日常查寝考勤功能中，能够有效提高相关事务的工作效率。查寝系统通过自动记录学生进出宿舍的信息，并根据需要生成对应的考勤信息，进行汇总展示。方便宿舍管理人员在电脑是查看每天晚归/未归学生的信息，了解学生进出宿舍的状态，提高考勤效率。
另一方面，人脸识别通过摄像头采集人脸进行身份鉴定，能精确识别学生身份，与传统的宿管人员在每个寝室去人工查寝相比，运用人脸识别技术进行查寝能有效避免宿管人员不认识每个学生而出现代为考勤的情况；与刷卡考勤相比，能保障一人只能考勤一次，还能有效避免因IC 卡丢失而出现无法考勤的情况。
■1.1 人脸面部检测
利用摄像头完成人脸面部图像的采集，其基本过程如下所述：
（1）通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被拍摄物体的位置和深度等不同，而返回不同的图像相位信息，进而获取人脸的三维结构。
（2）当通过摄像头搜集到人脸信息之后，使用Harr+AdaBosst 检测算法来划分人脸成像的边界，并将其他干扰性的背景元素进行消除。
（3）当检测到可能有多个人像同时进入采集区域，将开辟一个空间存储不同人脸图像，然后将这些人脸图像中的特点如结构信息、颜色信息等提炼出来，规范化为统一的数据格式，便于后期的数据处理和应用。这种检测方法在应对光线、角度和肤色等方面具有比较强的抗变换性，因此能保持较高的检测准确性。
■1.2 图像特征处理
为了更好地提取面部图像的关键特征，需要将原图像中除了脸部轮廓以外的部分进行消除，比如所处的背景等。处理前后的人脸图像如图2 所示。
图2 图像初步处理前后对比
本系统利用主动形状模型对人脸面部图像中的关键的部位进行特征点的定位，获取面部关键位置的图像信息并进行记录。通过计算关键位置点之间的距离比例构建面部模型，将形成的面部模型与相关学生信息（如学号、姓名等）一并存放到数据库中。供后期的人脸识别子系统做信息比对使用。
■1.3 信息比对
这部分是在提前对寝室里的学生做完人脸信息采集的基础上，将查寝系统投入实用之后进行的工作。在需要进行的查寝的时间段内，保持摄像头正常运行，学生走入摄像头范围内自动进行人脸图像的抓取，对抓取到的面部图像提取关键位置的信息，并与数据库中对应的人脸模型数据进行匹配。若比对成功，宿舍门禁闸机将打开五秒钟的时间，以便学生通过；如若比对失败，则门禁无响应，并在识别面板显示“识别失败”，需要学生重新进行识别或在数据库中添加人脸图像。并将出入寝室的记录保存到数据库中，方便宿舍管理人员进一步统计学生在寝情况。
2 系统总体设计
■2.1 系统整体结构
基于人脸识别技术设计的宿舍查寝系统的总体结构，如图3 所示。
图3 查寝系统的基本结构
宿舍查寝系统的首要工作通过摄像头录入学生的人脸图像，然后提取人脸的特征信息并保存在后台数据库中，以便后期的处理与应用。人脸识别系统开始运行，当摄像头捕捉到人脸时，对人脸图像进行处理并提取特征信息，然后将捕捉到的信息与数据库中的特征信息进行比对，若比对成功，则显示“识别成功”门禁打开；否则显示“识别失败”门禁无响应。
■2.2 功能模块介绍
表1 功能模块设计表
3 系统功能描述
■3.1 信息初始化
当学生入学时，对学生人脸信息进行录入操作，实现对学生人脸信息的采集，并将其保存至数据库中，完成学生信息的初始化。
■3.2 人脸识别
完成一次人脸识别的流程如图4 所示。
图4 人脸识别流程图
（1）宿舍门口门禁上的摄像头每一秒扫描一次，若捕获到人脸图像，则对其进行预处理，并提取相关特征信息上传至服务器。
（2）服务器接收到摄像头发送的数据，并判断是否存在人脸。若存在人脸，则提取该人脸的特征信息，并与数据库中的人脸特征进行比较，对比结果返回一个JSON 数据集。
（3）对返回的JSON 数据进行解析，如果大于阈值（假设阈值为85%），则系统发出开启门禁的指令，同时写入一条记录表示学生离开或进入寝室；如果小于阈值，在在显示器上显示“识别失败”。
■3.3 门禁控制
门禁控制流程图如图5 所示，主要实现对门禁的唤醒与关闭功能。当接受到系统唤醒或休眠指令时，门禁执行相应的操作。例如，当摄像头捕捉到人脸时会唤醒门禁功能，经过将检测到的人脸信息与数据库中记录的人脸信息比对后，若比对成功则门禁自动打开；否则，门禁系统发出“人脸匹配失败”的提示；在人员安全通过或者10 秒内无人通过时，门禁将进入待机状态，直至摄像头捕捉到下一个人脸信息。
图5 门禁控制流程图
■3.4 考勤统计
每天固定时间进行考勤数据的汇总与统计，通过查询记录，判断学生是否在寝室，若在寝室，则以最后一次进入寝室的时间作为考勤时间。将未考勤的学生信息单独列表、保存，方便后期查询使用。若有学生请假，班主任或辅导员可以提前或延后更新该学生的考勤情况（“未考勤”更新为“请假”）。
4 数据库设计
基于人脸识别技术的宿舍查寝系统采用MySQL 作为数据库管理系统，MySQL 是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，其作为目前最流行的数据库之一，具有体积小、速度快、开源等特点，在开发方面得到了广泛的应用。
本文只展示了数据库中的四张表，分别为student(学生信息表)、take(出入记录表)、attendance(考勤信息表)、administrator(管理员信息表)，分别如表2~表5 所示。
表2 student（学生信息表）
表3 take（出入记录表）
表4 attendance（考勤信息表）
表5 administrator（管理员信息表）
student 表主要用于保存学生的个人基本信息，包括学号、姓名等这样的个人信息，同时将采集的人脸特征信息采集后也作为个人基本信息存放于该表中，用于后期的人脸信息比对。
表3作为出入记录表，主要用于记录学生通过门禁系统的时间以及“出”或“进”的状态，此表中Stuid 字段与student 表中的Stuid 字段为主外键关联。
表attendance 考勤信息是指在特定的时间点，由查寝人员选择“考勤”功能时，系统自动从take 表中拉取当前学生在寝室的情况，生成的考勤记录，包括外键Stuid、姓名、日期、当前时间等字段。
管理员信息表则用于存储管理员的基本信息，通过系统提供的管理员功能模块能够对管理员信息进行增加、删除、修改以及查询等操作。
5 结束语
综上所述，本文设计了一种基于人脸识别技术的宿舍查寝管理系统，该系统具有图像处理服务器和系统管理服务器，将摄像头捕获的图像上传至图像处理服务器，服务器验证结束后，将信息发送给系统管理服务器，系统管理服务器根据传来的信息判断开启或关闭门禁。
该系统通过人脸识别技术实现了宿舍查寝功能的设计与实现，有效解决了宿舍查寝慢、身份识别难的问题，还减轻了宿管人员的压力，加强了对学生的安全管理。但该系统还存在对网络依赖度高、人脸识别算法不够完善等缺陷，如果出现断网的情况，可能无法进行考勤，未来将继续改善优化。
