山東大學人臉識別技術在高校的應用模式參考

文/于磊磊 李茂政

隨著人工智能和大數(shù)據時代的到來，高校信息化迎來了一個新的需求變革。人臉識別作為一個高體驗的技術載體，尋找人臉識別技術與高校信息化應用的優(yōu)秀結合點，將成為高校信息化模式創(chuàng)新和體驗提升的重要契機。本文基于山東大學的已有實踐，提出了人臉識別應用在高校信息化中的一套整體參考模型，包含基礎框架、場景模式和評價指標等，以期能夠為高等院校的類似應用提供借鑒。

人臉識別應用參考模型

圖1 高校人臉識別應用參考模型

根據人臉識別應用的成熟技術架構，結合高等院校信息化的實際，將人臉識別應用的基礎架構分為五個層次：平臺層、數(shù)據層、算法層、接口層和終端層。平臺層在學校的私有云上架設特殊的人臉識別服務云，為人臉識別應用提供優(yōu)秀的平臺運算能力和存儲能力；數(shù)據層建立人臉識別數(shù)據庫和關聯(lián)信息數(shù)據庫，并維護相應數(shù)據庫的數(shù)據迭代更新；算法層為人臉識別應用提供針對特定場景的云匹配算法；接口層為關聯(lián)應用提供應用接口和數(shù)據接口，為不同架構終端提供對接接口；終端層支持本地計算、存儲的胖終端和云計算、存儲的瘦終端，并提供對異構終端的兼容能力。同時，建立與人臉識別基礎架構相配套的保障機制，包括數(shù)據安全和隱私保護機制、標準化建設和管理管理機制、高效運維管理機制。高校信息化中人臉識別應用的參考模型如圖1所示。

統(tǒng)一人臉識別平臺

基于人臉識別應用參考模型，在人臉識別服務云上建立全校統(tǒng)一的人臉識別平臺。人臉識別平臺建立并維護全校唯一的人臉識別數(shù)據庫，包含管理平臺、數(shù)據平臺和服務平臺，并提供標準化的人臉識別數(shù)據接口和人臉識別服務接口，能夠兼容和支持不同廠商的胖終端、瘦終端和其他終端。

人臉識別統(tǒng)一數(shù)據庫從學校公共數(shù)據庫獲取基本信息和照片信息，從各類采集終端獲取更新或補充照片信息，并維護上述數(shù)據的動態(tài)更新。

1. 典型參考場景

結合山東大學的需求，在幾類典型場景中對人臉識別技術的應用進行了研究和實踐。主要包括校內認證場景和校內消費場景。

（1） 校內認證場景

宿舍門禁場景。為解決宿舍門禁管理中的忘帶卡和冒名刷卡問題，在宿舍門禁道閘擴展接入人臉識別胖終端，并通過統(tǒng)一人臉識別平臺的數(shù)據接口獲取本宿舍樓內人員人臉圖像數(shù)據。門禁道閘同時支持刷卡開門和刷臉開門，并通過介質互斥轉換機制實現(xiàn)“一人一進出”的管控：將人臉和校園卡分別作為兩種介質，當其一介質刷進（刷出）后，限制另一介質的后續(xù)刷進（刷出），但不限制另一介質的后續(xù)刷出（刷進），同一介質的一個 〈刷進，刷出〉對和不同介質的〈刷進，刷出〉對均視為一個完整的進出流程。

2017年底，山東大學在濟南六個校區(qū)70余棟宿舍樓安裝了同時支持人臉識別和刷卡的門禁通道機，平均識別速度為0.8秒，不但實現(xiàn)了學生“刷臉”進出宿舍樓，而且實現(xiàn)了與宿舍供電管理的聯(lián)動，取得了良好的效果。

同類應用場景：（1）會議簽到。對于學校各類辦公會議、學術會議等會議場景，人臉識別簽到相較于簽字簽到、刷卡簽到具有較好的體驗優(yōu)勢，簽字簽到存在代簽和速度慢等問題，刷卡簽到隨提升了簽到速度，但仍無法解決代簽問題，且參會人忘帶卡將直接導致簽到無法進行。會議簽到場景下的人臉識別對接會議管理平臺，將會議信息、校園卡信息與人臉圖像進行綁定，在會場入口接入人臉識別胖終端，并通過統(tǒng)一人臉識別平臺的數(shù)據接口獲取本次參會人員人臉圖像數(shù)據。人臉識別胖終端不維護會議信息庫，僅通過動態(tài)更新模式維護本地人臉圖像庫，身份信息的校驗聯(lián)網完成，人臉圖像比對離線完成，既實現(xiàn)了簡單部署，又提升了簽到速度。（2）學生注冊。傳統(tǒng)的新學期學生返校注冊主要采用有監(jiān)督的值守模式，即學生持學生證或校園卡至輔導員辦公室簽字或刷卡注冊，效率較低，且大量注冊工作擠占了輔導員老師的寶貴時間。學生注冊場景下的人臉識別應用采用無監(jiān)督、無值守模式，在學院大廳接入同時支持刷校園卡和人臉識別的瘦終端，基于“人證合一”的業(yè)務邏輯進行注冊識別。瘦終端通過刷校園卡校驗學生基本信息，在線獲取人臉識別統(tǒng)一庫的基準圖像，并同現(xiàn)場采集的照片比對相似性。在該場景下，“人證合一”的邏輯能夠確保學生本人注冊，并有效提升學生注冊的效率。

圖2 自助餐券消費場景

圖3 任意金額消費場景

（2）校內消費場景

將人臉識別與校園卡系統(tǒng)進行對接，形成校內消費場景下的人臉識別應用。和認證類場景不同，消費類場景識別人群規(guī)模巨大，校園卡系統(tǒng)的消費賬戶超過10萬，這對人臉識別算法的識別速度和準確率形成了很大挑戰(zhàn)，因此在所屬高校的實踐中對人臉識別應用的架構進行了優(yōu)化，根據具體應用分為兩種模式：全庫&&賬號模式和分庫&&自助注冊機模式。

模式一：全庫&&賬號模式。本質是一對一圖像比對模式，刷臉消費瘦終端和校園卡系統(tǒng)消費平臺進行對接，在消費支付時，用戶通過消費瘦終端輸入本人校園卡賬號，然后瘦終端采集用戶照片并通過統(tǒng)一人臉識別平臺的人臉識別服務接口進行比對，比對成功后向校園卡系統(tǒng)消費平臺提交交易請求。該模式的優(yōu)點是識別準確，但輸入校園卡賬號的操作使得交易時間增加，體驗性一般。

模式二：分庫&&自助注冊機模式。針對全庫&&賬號模式的缺點，將每一個餐廳視為一個子場景，采用胖終端動態(tài)維護子場景的分庫，維護方式如下：用戶首次在某個餐廳就餐時通過自助注冊機注冊（刷卡或輸入賬號密碼），然后自助注冊機在線向統(tǒng)一人臉識別平臺請求將該用戶的基準照片推送至胖終端的分庫。同時胖終端定時刪除長期不用的基準照片，以維護其本地分庫的輕量性。在消費支付時，采集用戶照片直接和本地分庫進行比對，比對成功后向校園卡系統(tǒng)消費平臺提交交易請求。該模式有效提升了刷臉消費的使用體驗，同時準確率也較高。

基于上述兩種模式，山東大學分別在中心校區(qū)教師自助餐廳和一多餐廳分別實現(xiàn)了兩種人臉識別消費方案。教師自助餐廳采用模式二（圖2）實現(xiàn)自助餐券消費場景，通過自助注冊方式將在該餐廳就餐的老師納入分庫管理，實現(xiàn)人臉識別消費自助餐券。一多餐廳面向所有持卡人開放人臉識別消費服務，為保證識別精度，采用模式一（圖3）實現(xiàn)任意金額消費場景。隨著模式的不斷改進，刷臉就餐的觀念已被很多師生接受，在同時支持刷卡、掃碼和人臉識別的消費終端上，人臉識別消費的占比已提升到20%以上。

2. 評價指標

人臉消費技術能否再在高校信息化中取得預期效果取決于兩個方面：一方面是場景的適配性；另一方面是技術的成熟性。在高校信息化的場景下，應考慮以下技術指標。

識別速度。識別速度是人臉識別應用體驗優(yōu)劣的關鍵因素。通常一個從圖像采集到結果返回的識別過程時間應低于1秒。除依賴于人臉識別算法外，識別速度受限于人臉識別庫的大小。因此優(yōu)化算法和輕量化人臉識別庫是提升識別速度的重要途徑。

識別準確率。識別準確率是人臉識別應用體驗優(yōu)劣的又一關鍵因素。認證類場景的識別準確率通常應達到98%以上，消費類場景的識別準確率應達到99.5%以上。提升識別準確率同樣是通過優(yōu)化算法和輕量化人臉識別庫。

兼容性。對于統(tǒng)一人臉識別平臺，能夠提供統(tǒng)一的標準化數(shù)據接口和服務接口，能夠兼容不同廠商的人臉識別終端，是人臉識別應用的重要指標。

安全性。根據信息安全管理的機密性、完整性和可用性原則，人臉識別應用的安全包含用戶圖像數(shù)據的完整性和可用性，以及用戶生物信息隱私的機密性。如何保證人臉識別信息的安全性，是學校、人臉識別服務廠商、安全服務廠商應重點考慮的問題。

人臉識別應用是人工智能技術落地到高校信息化的成熟載體，能夠提升師生的信息化體驗，彰顯大學的創(chuàng)新引領作用。本文基于所在高校的已有實踐，提出了人臉識別應用在高校信息化中的一套整體參考模型，并實現(xiàn)了幾種典型應用場景的業(yè)務模式，對同類高校的人臉識別應用具有一定的借鑒意義。