基于計(jì)算機(jī)視覺的校園低照度人臉簽到系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘 要：目前，大多數(shù)學(xué)校采用點(diǎn)名方式簽到。在學(xué)生考核方面，采用“校園卡+人工認(rèn)證”作為驗(yàn)證學(xué)生身份的主要方法，導(dǎo)致出現(xiàn)替考、代簽等作弊的現(xiàn)象。針對(duì)該問題，提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的校園低照度人臉簽到系統(tǒng)，首先對(duì)正常照度人臉數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，即對(duì)人臉數(shù)據(jù)集進(jìn)行低照度掩碼數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理；然后對(duì)低照度樣本進(jìn)行表示學(xué)習(xí)后送入模型，保證模型能夠同時(shí)學(xué)習(xí)正常照度與低照度人臉的視覺特征。之后基于該算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)校園人臉簽到系統(tǒng)。該系統(tǒng)可應(yīng)用于諸如低照度條件下的考試簽到、學(xué)生宿舍查寢、課堂教室簽到等場(chǎng)景。設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在校園低照度場(chǎng)景下可有效識(shí)別人臉，運(yùn)行穩(wěn)定，檢測(cè)效率高，有很好的實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺；低照度人臉識(shí)別；系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；人工智能；數(shù)據(jù)增強(qiáng)；人臉簽到

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）08-000-05

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2024.08.001

0 引 言

教育信息化旨在將信息技術(shù)手段有效應(yīng)用于教學(xué)管理與科研[1]。目前，我國高等教育進(jìn)入普及化發(fā)展階段[2]。高校接收了越來越多的大學(xué)生，對(duì)于高職院校的管理者、教師來說，科學(xué)高效地管理學(xué)生并提高課堂效率與教育質(zhì)量是亟需解決的問題。在課堂教學(xué)方面，由于每位教師可能面對(duì)幾十甚至上百名學(xué)生，導(dǎo)致學(xué)生的聽課狀態(tài)和教師的教學(xué)質(zhì)量受到嚴(yán)重影響。為督促學(xué)生能夠按時(shí)上課、不曠課，大多數(shù)教師采用名冊(cè)點(diǎn)名的方式簽到，花費(fèi)了大量時(shí)間和精力，卻難以滿足教育教學(xué)管理的科學(xué)性與高效性要求。在學(xué)生考核方面，由于采用了“校園卡+人工認(rèn)證”作為驗(yàn)證學(xué)生身份的主要簽到方法，導(dǎo)致出現(xiàn)替考、代簽等作弊現(xiàn)象。

目前，基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)算法主要分為三類[3]：第一類是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)算法。例如：Cascade CNN方法采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取模塊為每一級(jí)分類器提取特征[4]?；诩?jí)聯(lián)框架的MTCNN方法結(jié)合人臉區(qū)域檢測(cè)和人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，有效提升了人臉檢測(cè)的精度。第二類是雙階段的人臉檢測(cè)算法。雙階段檢測(cè)算法是在圖像候選框區(qū)域的基礎(chǔ)上再進(jìn)行二次修正得到分類和回歸結(jié)果，因此檢測(cè)精度較高但檢測(cè)速度較慢，如Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN等[5]。第三類是單階段的人臉檢測(cè)算法。單階段檢測(cè)算法是將目標(biāo)分類和檢測(cè)框定位視為回歸問題，因此檢測(cè)速度較快但是檢測(cè)精度較低，如YOLO系列、SSD、EfficientDet等。目前大多數(shù)人臉檢測(cè)算法均針對(duì)正常照度圖像，在低照度場(chǎng)景下的人臉檢測(cè)方法研究成果較少。

大多數(shù)人臉識(shí)別算法在正常日光下進(jìn)行，在低光照情況下直接使用人臉識(shí)別算法會(huì)大大降低識(shí)別精確度[6]。在低照度情況下圖像質(zhì)量會(huì)下降，特別是通過儲(chǔ)存、轉(zhuǎn)換和傳輸?shù)膱D像，使得面部識(shí)別更加困難。針對(duì)上述問題，文中提出了校園內(nèi)基于計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別方法。先對(duì)人臉數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步處理，并采用低照度增強(qiáng)人臉數(shù)據(jù)集，然后將處理后的樣本送往模型，以確保該模型同時(shí)學(xué)習(xí)正常人臉和低照度人臉的視覺特征。這一系統(tǒng)能夠在校園光線較差的情況下有效識(shí)別人臉。文中設(shè)計(jì)的校園人臉簽到系統(tǒng)適用于低照度條件下的宿舍簽到、教室簽到等場(chǎng)景。圖1所示為人臉識(shí)別

過程。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 低照度人臉識(shí)別

得益于大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集，基于深度學(xué)習(xí)的低照度人臉識(shí)別算法直接運(yùn)用原始圖像訓(xùn)練、學(xué)習(xí)后，成為具有較好泛化性能的網(wǎng)絡(luò)模型，使得低照度人臉識(shí)別迅猛發(fā)展[7]。

目前，最具代表性的低照度人臉識(shí)別技術(shù)有DeepFace、DeepID和FaceNet等。為了能夠在資源環(huán)境受限的硬件設(shè)備上應(yīng)用低照度人臉識(shí)別算法，選擇能夠減少模型參數(shù)量和計(jì)算量的輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法。首先，輸入低照度人臉圖像，經(jīng)過預(yù)處理操作，再經(jīng)過輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)獲得待測(cè)圖像特征，最后將該特征與數(shù)據(jù)庫中的圖像特征進(jìn)行對(duì)比獲得識(shí)別結(jié)果。低照度人臉識(shí)別示意如圖2所示。

1.2 SpringBoot

SpringBoot繼承了Spring框架原有的優(yōu)秀特性，且通過簡(jiǎn)化配置進(jìn)一步簡(jiǎn)化了Spring應(yīng)用的搭建和開發(fā)過程[8-9]。另外，SpringBoot通過集成大量框架解決了依賴包的版本沖突以及應(yīng)用不穩(wěn)定等問題。

1.3 SpringMVC框架

SpringMVC分離了控制器、模型對(duì)象、過濾器以及處理程序?qū)ο蟮慕巧玔10-12]，這種分離讓它們更容易定制。SpringMVC技術(shù)圖示如圖3所示。

1.4 MyBatis技術(shù)體系

MyBatis是一款優(yōu)秀的持久層框架，它支持定制化SQL、高級(jí)映射等[13-15]。MyBatis技術(shù)圖示如圖4所示。

1.5 MySQL數(shù)據(jù)庫

MySQL是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)[16]。由于其體積小、速度快、總體擁有成本低，同時(shí)開放源碼，一般中小型網(wǎng)站的開發(fā)都選擇MySQL作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。MySQL技術(shù)圖示如圖5所示。

2 需求分析

系統(tǒng)總體需求主要包括簽到、統(tǒng)計(jì)分析及用戶管理、個(gè)人資料、場(chǎng)景管理、登錄等功能模塊。詳細(xì)的系統(tǒng)功能需求見表1所列。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

目前在低照度場(chǎng)景下，由于低照度圖像存在噪聲多、細(xì)節(jié)信息丟失、模糊等問題，若直接應(yīng)用現(xiàn)有的人臉識(shí)別算法，將無法取得較為理想的效果。在研究基于計(jì)算機(jī)視覺的低照度人臉識(shí)別算法的基礎(chǔ)上，開發(fā)了校園簽到系統(tǒng)，并將其應(yīng)用于學(xué)校的教學(xué)管理領(lǐng)域，包括低照度條件下的考試簽到、學(xué)生宿舍查寢、課堂教室簽到等場(chǎng)景。系統(tǒng)利用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)思想，設(shè)計(jì)了以3層架構(gòu)為核心的平臺(tái)。系統(tǒng)架構(gòu)的第一層是表示層，該層主要包括用戶顯示界面。第二層是業(yè)務(wù)層，該層主要包括系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯部分代碼，比如數(shù)據(jù)采集。系統(tǒng)的第三層是數(shù)據(jù)訪問層，該層主要負(fù)責(zé)程序和數(shù)據(jù)庫間的交互。校園簽到系統(tǒng)流程如圖6

所示。

3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用開源的MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行設(shè)計(jì)。MySQL是高效的輕量級(jí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在開發(fā)Web應(yīng)用中，對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問速度要求非常高，而重量級(jí)數(shù)據(jù)庫訪問速度大多較慢，若使用MySQL輕量級(jí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫能夠很好地提升用戶體驗(yàn)。同時(shí)，MySQL可以很好地和SpringBoot進(jìn)行整合。系統(tǒng)核心數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)見表2～表5所列。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

4.1 注冊(cè)登錄模塊

登錄界面分為管理員端和教師端，系統(tǒng)賬號(hào)由管理員分配。用戶使用工號(hào)和密碼登錄，登錄成功后系統(tǒng)自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到身份認(rèn)證登錄界面。系統(tǒng)登錄界面如圖7所示。

4.2 用戶管理模塊

用戶管理模塊用于管理系統(tǒng)中的所有人員，主要包括教師用戶、審核用戶、系統(tǒng)管理員；用戶管理界面主要包括用戶賬號(hào)添加、刪除用戶、重置密碼等功能。用戶管理界面如圖8所示。

4.3 個(gè)人資料模塊

個(gè)人資料界面顯示用戶的基本信息。用戶可在個(gè)人中心頁面進(jìn)行資料編輯、密碼修改、賬號(hào)解綁等操作。PC端個(gè)人資料界面如圖9所示。

4.4 部門管理模塊

部門管理用于維護(hù)系統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)，如機(jī)電工程系、電子工程系、電氣工程系等二級(jí)組織；部門管理具有增加、刪除、修改功能，方便系統(tǒng)擴(kuò)展。部門管理界面如圖10

所示。

4.5 場(chǎng)景管理模塊

場(chǎng)景管理用于管理校園的簽到場(chǎng)景，例如學(xué)生宿舍1棟、學(xué)生宿舍2棟、1號(hào)教學(xué)樓1101教室。場(chǎng)景管理具有增加場(chǎng)景、刪除場(chǎng)景、修改場(chǎng)景、場(chǎng)景狀態(tài)設(shè)置功能。場(chǎng)景管理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為樹結(jié)構(gòu)，可設(shè)置子場(chǎng)景。場(chǎng)景管理界面如圖11

所示。

4.6 人臉簽到客戶端模塊

該模塊支持在PC端實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉，管理員可以選擇簽到場(chǎng)景。簽到模塊包括簽到場(chǎng)景、簽到時(shí)間、簽到人員等。發(fā)布簽到通知后，學(xué)生可在人臉識(shí)別客戶端進(jìn)行人臉簽到。統(tǒng)計(jì)分析模塊主要包括簽到統(tǒng)計(jì)，系統(tǒng)可統(tǒng)計(jì)每次簽到的數(shù)據(jù)并導(dǎo)出。系統(tǒng)可按照?qǐng)鼍?、時(shí)間統(tǒng)計(jì)簽到數(shù)據(jù)并分析。人臉簽到客戶端界面如圖12所示。

5 結(jié) 語

文中提出的基于計(jì)算機(jī)視覺的校園低照度人臉識(shí)別方法能夠?qū)φＵ斩热四様?shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，然后將低照度樣本學(xué)習(xí)后送入模型，保證模型能夠同時(shí)學(xué)習(xí)正常照度與低照度人臉的視覺特征。這一系統(tǒng)能夠在校園光線較暗的情況下有效識(shí)別人臉，持續(xù)運(yùn)作、高效檢測(cè)。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的校園人臉簽到系統(tǒng)可用于低照度條件下的宿舍簽到、教室簽到，具有較高的使用價(jià)值。

注：本文通訊作者為肖蕓。

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收稿日期：2023-08-07 修回日期：2023-09-14

基金項(xiàng)目：四川省教育信息技術(shù)研究課題（DSJ2022221）

作者簡(jiǎn)介：肖 蕓（1997—），女，四川遂寧人，碩士研究生，助教，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺。

肖 強(qiáng)（1998—），男，四川遂寧人，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋?/p>