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基于百度AI的人臉識別新生報到系統設計與實現

來源: 樹人論文網發表時間:2021-06-17
簡要:摘要:近年來,人工智能逐漸走近人們的生活。人臉識別作為一項依托大數據共享時代而存在并且新興的生物識別技術,在快速發展為人們提供便利的同時,也對高校的管理與教學起到

  摘要:近年來,人工智能逐漸走近人們的生活。人臉識別作為一項依托大數據共享時代而存在并且新興的生物識別技術,在快速發展為人們提供便利的同時,也對高校的管理與教學起到了積極的推動作用。其中將人臉識別技術應用于高校新生報到流程之中,不僅改變了傳統報到方式,也為新生以及管理人員提供極大的便利,同時為安全報到提供了保障。本文主要介紹了基于人臉識別的新生報到系統的總體設計框架以及各個核心模塊運行原理及過程。

基于百度AI的人臉識別新生報到系統設計與實現

  本文源自《網絡安全技術與應用》2021 年第 06 期 史遠航 饒欣宇 解佳坤 李芒 佟寬章

  關鍵詞:百度 AI;新生報到;模塊化

  1 綜述

  米智恬在《人臉識別在學生公寓管理系統中的應用》一文中指出,傳統管理學生進出的方式轉變成基于人臉識別的門禁閘機方式,這種舉措將會大大減小管理人員的壓力,使得學生公寓安全得到更大保證。王磊欣在《基于人臉識別和活體檢測的養殖場考勤系統》中,提出了針對養殖場工作人員更加優化的身份識別系統,相較于傳統的人臉識別技術新增了活體檢測、識別陌生人和養殖場數據庫等技術,體現人臉識別技術在企業日常安全管理的重要意義。王龍在《人臉識別技術在高校管理中的應用》中表示,人臉識別技術在學生公寓、圖書館以及考試管理中的應用,更進一步拓寬了人臉識別的應用領域。

  2 行業現狀

  隨著新時代的發展,對人工智能領域的不斷拓展,人工智能人臉識別技術發展迅速,人臉識別技術在神經網絡技術以及生物識別技術衍生并得以發展[1]。人臉識別技術在人們的生活中已經廣泛被接受,例如刷臉支付、刷臉乘車、疫情防控中人臉比對等等。現有的已經可以達到人臉比相當大成功率的技術,是人們普遍認可的智能生物技術 [2]。“人臉識別”在 2015 年掀起了一股熱浪,近兩年來我國各大高校陸續將人臉識別應用于新生入學并獲得了顯著成果,無論為新生還是學校工作人員都提供了極大地方便[3]。早期,青海大學引入了人臉識別設備,極大地簡化了新生入學流程,降低了學校與學生的時間成本,同時可以防止冒名頂替的情況發生,廣受社會好評。隨著我國高校的擴招政策逐步施行,新生數目逐年增加,導致高校學生人口密度不斷增大,不便于人工進行管理。本文基于相關實踐工作參考,主要就人臉識別技術在高校中新生報到系統的價值及應用途徑等問題進行了分析,希望為相關從業者提供參考,為高校的智能化管理提供強有力的保障。

  3 系統框架分析

  新生報到系統包括軟件系統及硬件系統兩部分,其中軟件系統包括百度人臉識別 API、MySQL 數據庫、PyQt5 界面和新消息服務公眾號 API;硬件系統由樹莓派 4B、圖像采集模塊、MLX90614 紅外測溫模塊、語音模塊和熱敏打印機等部件組成。

  軟件部分主要采用 Python 語言編寫,其中用到了 opencv 結合圖像采集模塊完成了人臉圖像的采集,用到 requests 完成了人臉圖像的上傳,在云端提前錄入全部人臉信息,所上傳的圖像在云端人臉庫中完成 1:N 檢索,由百度人臉識別 API 接口返回最佳匹配人臉信息的編號和相似度分數。根據 API 接口返回的編號在 MySQL 數據庫中搜索到對應新生的信息,同時在數據庫中錄入該新生的全部信息。最后將新生信息(包括姓名、班級、宿舍樓、宿舍號)、必要位置的地圖和測溫模塊得到的溫度信息顯示到界面上,整個顯示采用 Python 編寫的Qt界面,與此同時把該新生報到情況通過新消息服務公眾號API 接口發送給指定的輔導員。

  在硬件部分中,樹莓派 4B 作為主控,與所有硬件相連,并同時承載了所有軟件部分代碼的運行,樹莓派 4B 的出色性能使得整個報到過程得以流暢進行。圖像采集模塊為一無驅動的高清攝像頭,負責捕捉人臉圖像,并將捕捉到的人臉圖像返回給主控。MLX90614 紅外測溫模塊可實現實時無接觸測溫,同時將溫度信息返回給主控。語音模塊可提示新生如何進行操作,輔助新生完成人臉識別,將實用性與文娛性充分結合在一起。熱敏打印機可兼容樹莓派上的 Linux 系統,可將新生信息打印出來,方便新生查看。

  4 系統模塊設計

  4.1 百度人臉識別 API 接口

  百度人臉識別 API 是為企業和個人提供人臉識別服務的一個接口,該接口可實現給定一張照片,對比人臉庫中 N 張人臉,進行 1:N 檢索,找出最相似的一張或多張人臉,并返回相似度分數。同時支持百萬級人臉庫管理,毫秒級識別響應,可滿足新生身份核驗的應用場景[4]。

  由于新生人臉可達上千張,于是我們前期采用 Python 代碼完成自動導入人臉信息,代替手動導入。在此基礎上,人臉識別 API 還具有人性化的 Python SDK,可在樹莓派上方便調用。將攝像頭采集到的人臉信息上傳至百度云端后,云端便開始對指定人臉庫進行檢索,當匹配到人臉后,即可返回該人臉信息對應的編號,系統根據這個編號即可在數據庫中獲取該新生的全部信息。若匹配不到信息,則會發出警報,工作人員可根據具體情況進行處理。

  整個識別過程(從上傳人臉圖像開始到 API 接口返回數據為止)平均花費 1.5s 左右,確保能夠實現基本功能。與此同時,經過大量測試,百度人臉識別的準確度在 99%以上,能夠十分準確的完成新生報到的工作。可有效地避免“假報到”現象的發生,使新生報到整個過程更加智能化、便捷化。

  4.2 紅外測溫模塊

  本系統的紅外測溫模塊采用的是 MLX90614 系列中的 GY-906-BCC。Melexis 公司生產的 MLX90614 系列測溫模塊是應用非常方便的紅外測溫裝置,其所有的模塊都在出廠前進行了校驗,并且可以直接輸出線性或準線性信號,具有很好的互換性,免去了復雜的校正過程[5]。此款測溫模塊使用芯片 MLX9061ESF-BCC,供電電源 3-5v 內部低壓差穩壓,接入了樹莓派的 5V 輸出接口,通信協議采用的是標準 IIC 通信協議[6]。

  超聲傳感器測距的原理是依據超聲波在空氣中傳播的速度,通過計算源聲波發送時刻和回波信號接收時刻的時間間隔來獲取障礙物的距離信息[7]。因為 GY-906-BCC 的精確測溫距離為 10cm 所以我們引入了 HC-SR04 超聲波測距模塊在測溫前對測溫進行距離判斷。本系統采用的是 HC-SR04 的 2020 版本,可以通過電阻設置成 UART 或 IIC 模式。HC-SR04 提供了 2cm-400cm 的非接觸式距離[8]。升級解調芯片 RCWL-9206,帶 UART 與 IIC 功能 MCU,工作電壓 3-5.5V。

  考慮到人體測溫的可操作性和系統模塊的組合性,我們的體溫測量距離設定為 30mm 測量人體手心的溫度,如果超過此距離系統會語音提示用戶靠近測溫點。為了保障測量結果的準確性,我們設計為 3 次測溫都滿足小于 30mm 的條件才可進行測溫。因為測量人體手心溫度,手心溫度與正常體溫相比是偏低的,所以我們在設計測溫的判斷條件時,最小值設置為了 33°而為了縮短測量時間我們的閾值設置為 4,如果 4 次測量都不滿足條件則判定為測溫失敗。最后調用已寫好的語音提示模塊進行結果的播報,并在屏幕打印測溫結果。

  4.3 熱敏打印機模塊

  本系統采用的打印機是 GY-EH402 嵌入式熱敏打印機。這款打印機外觀尺寸是 82*58*44 mm 比較小巧有利于精簡我們的系統。默認采用 5~9V 寬電壓供電方式,由于熱敏打印機的打印特性是電壓越高打印效果越清晰,因而我們把打印機外接出來并通過自帶的外接電源供電,而不采用樹莓派直接供電。這款打印機的適用寬度為 58MM 的熱敏紙卷,打印壽命 50 公里,因而可以支持長時間的打印而不用頻繁換紙。它支持 arduino、樹莓派以及 Windows 串口與驅動打印。在本系統中,我們用到了 Python-usb(提供訪問主機的通用串行總線系統的方式),Python-escpos(集成了 ESC/POS 指令的第三方庫,可以用于操作 ESC/POS 打印機),qrcode(用于生成二維碼)這三個庫,通過編寫相應的 Python 命令驅動打印機,而樹莓派與打印機的通信串口用的是 USB 串口。

  4.4 信息反饋模塊

  本系統的信息反饋模塊有三個部分。

  第一部分為與用戶交互的信息反饋模塊。人臉識別過程中置信度過低造成的匹配失敗是正常的,而我們希望盡量減少的是由用戶錯誤操作造成的匹配失敗的情況,因而本系統為用戶設定了一個信息反饋的部分。它可以根據收集到的信息自動判斷是那部分造成了識別錯誤的產生,并且可以將出現的常見錯誤操作通過語音提示的方式反饋給用戶。

  第二部分為與運維人員交互的信息反饋模塊。在整體系統的運行中,不可避免地會產生系統 BUG 而造成系統崩潰,為了避免系統崩潰的現象,我們將運行中產生的錯誤都收集了起來,一旦系統丟出一個不可解決的錯誤,由此模塊捕獲并記錄到本地文件中,而此時的系統可以跳過當前錯誤繼續運行下方的程序,給用戶帶來良好的使用體驗。當第二次開機的時候,系統會自動檢測上次運行中是否產生了錯誤日志,并將錯誤日志以郵件的方式發送給運維人員。

  第三部分為與管理人員交互的信息反饋模塊。在每日的新生報到工作中,管理人員需要對一天的報到信息進行收集整理,因而我們為其設計了一個信息反饋模塊,可以自動收集新生數據庫中所有的數據,并進行一些初步的整理,然后以郵件的方式發送給管理人員。

  5 系統在高校中的應用

  當前高等教育普及化趨勢之下[9],新生數目逐年增加,新生報到成為高校最為重視也是最耗費人力和精力的一環。報到人數多,流程繁雜,且新生找錯位置、迷路、忘記宿舍等現象時有發生。且近年來,雖然冒名頂替入學的現象已經相對得到控制,但該現象還是時有發生。在當前疫情的大背景之下,更是需要減少人員接觸與交互,所以利用智能化手段簡化新生報到流程是高校的不二之選。

  作為信息化校園建設中的重要一環,基于人臉識別的新生報到系統致力于打造一個快速、便捷、高效的新生報到流程。首先,我們建立安全、大容量的人臉信息庫,作為人臉特征的管理和處理中心,利用人臉識別核心技術對面部特征信息進行采集與比對,不僅能夠為算法提供對應的識別基準,同時可利用接口對數據進行讀寫,完成基本人員的信息對應關系。其次多模塊的設計也是本系統突出特色之一。依據疫情的背景,系統利用紅外測溫模塊,無接觸式測溫對新生的安全形成一道屏障。為方便新生找尋對應宿舍以及掌握相關報到信息,系統利用熱敏打印機,在新生完成了人臉識別核驗后,會為新生打印出在數據庫已經提前錄入的宿舍樓、宿舍號、班級等信息,也會標明具體報到流程、路線等。為了完善系統功能,豐富數字化校園建設,系統利用信息反饋模塊完成用戶交互信息反饋、運維人員信息反饋、管理人員信息反饋三部分使得新生報到的流程得到了很大的簡化,為管理者提供極大便利,確保在為期幾天的報到時間內,節省人力的同時高效率、少接觸、低擁堵地完成整個流程。

  6 結語

  本文使用的在新生報到系統中的人臉識別系統,可以有效避免頂替入學的社會問題,促進教育的公平。不僅如此,在未來將會出現在高校更多領域,合理有效的獲取信息,及時反饋信息。既不會出現對個人信息的過度采集,又不會由于全人工處理時對人臉比對的不完全,導致檢錄漏洞的出現。人臉識別技術的廣闊的市場前景是毋庸置疑的,后續將對搭建平臺展示項目衍生產品功能,助力大學生創新創業能力的進一步體現。通過對現有技術的進一步完善,擴大現有管理能力,更大程度地服務全國高校,更快速推動教育信息化建設。

  對于突如其來的新冠疫情,全球范圍內通過口罩進行基本的防疫手段,但是此時無論是在火車站還是醫院等公共場所,還是需要暫時摘掉口罩進行人臉識別,當前人臉識別技術也已經能夠實現無須摘掉口罩即可進行人員識別。科技改變后續人臉識別技術將會更走近人們的生活,助力智慧城市建設。

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