校园是许多人学习、生活的场所。根据教育部的统计数据，我国普通高等院校有2631所，在校本科生有1600多万人。在中国人工智能技术日益发展的今天，打造更方便、人性化的智慧校园是越来越多师生的急切需求。
现今大部分学校采用校园一卡通来进行日常管理。校园一卡通可以取代原先繁杂的证件，存储了持卡人的基本信息，使学校信息系统可以通过校园卡进行身份识别和相关管理，实现了考勤、图书借阅、教室使用、上机操作等功能，可以让师生们在食堂、超市、书店、图书馆、复印中心、体育中心等场所进行消费活动，一定程度上方便了学生与教职工的校园生活。但校园卡具有易丢失、易遗忘、不智能的弊端，而且其并不能辨别持卡人与卡中身份信息的一致性，因此也给师生们在上课签到和校园安保方面造成了障碍甚至带来了隐患。
尤其是在校园安保方面，在一些学校，有多于30%的学生认为校园不安全或不太安全，有80%以上的安全事故是盗窃诈骗等侵犯师生们财产安全的类似事件。除此之外，校园一卡通还给学校管理带来了负担，增加了学校的管理成本。所以，现在的校园管理所用的设施和模式需要改进、升级，来满足师生们在智慧校园中的生活愿景。人脸识别技术就是一个解决现有问题的技术手段，它可以将服务对象真正指向人，实现上课前签到、考试身份验证、校园安保监控等功能，使师生们的校园生活更加人性化，方便快捷。
人脸识别技术是生物识别技术的一种，它将面部分为五部分：裸脸、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，分部分处理计算，加上深度学习的算法，使识别的准确率大大提高。不仅如此，人脸识别技术还能够完全采集人脸信息，与身份信息对应，并且此技术如今发展迅速，较为成熟。应用在校园管理上，人脸识别技术能极大限度的保证出勤率的准确性和掌控进入校园的人员信息，解决上课代签的问题，减少外来人员进入校园。另外使用人脸识别技术可以避免校园卡的丢失或损坏所带来的麻烦，而且更加快速便捷。
人脸识别技术是一项新兴技术，大致可分为三个阶段。在第一阶段，人脸识别的方法都是单一化地将人脸的结构特征作为分类的唯一依据，此时这些方法并不能让人脸识别做到完全自主，还处于起步阶段。在第二阶段，许多对现今人脸识别技术发展有重要指导作用的模型和理论在此阶段提出，如：基于统计外观的模型、线性子空间分析法、弹性图匹配法等，此时也有一个重要的算法实验，得出了一个目前被业界普遍认可的结果：在大多数环境下，模板匹配算法的识别精度比基于结构特征的算法更高，拓宽了研究的方向，是一个高速发展的阶段。在第三阶段中，人们针对于影响人脸识别准确性较大的特定问题展开研究。
如：光照、人的表情、人的姿态等。与此同时，人脸识别技术还采用了支持向量机这一基于统计学的方法，增强其分类能力，如今的人脸识别技术仍有很大的发展潜力。人脸识别技术依据分析的数据来源有很多，如：3D图像、红外线热感图像、近红外图像、可见光图像等，这些不同效果的数据对识别各有利弊，本文主要讨论基于可见光图像的人脸识别技术。在此基础上，其基本流程大致如图1所示。利用此结构与相对应的算法可使人脸识别成功率维持在较高水平，而不同阶段所用的处理方式较有不同。
人脸检测阶段是人脸识别的前序步骤，包括获取图像、定位人脸、预处理图像。进行人脸定位时，计算机在之前已通过深度学习将人的肤色设置在一定数值范围内，构建肤色模型，再通过肤色与周围其它景象颜色的不同与肤色模型进行对比把人脸的区域划定出来，以便之后的处理计算。如果所给定图像为运动图像，则先要运用差分法，将图像前后两帧进行差分运算，除去无关的背景信息，保留运动的人体部分，将其转换为含有人脸的静止图像，再对所获得的图像利用肤色划定人脸部分。接着对划定出的图像进行预处理，因为很多情况下我们获得的图像会有许多问题，比如：光照太强或太暗、过于不清晰、人的面部没有正对镜头等。
这些问题会极大影响人脸识别的成功率，一般的处理方法是先将图像旋转到正对位置，再增强图像对比度、图像锐化，利用灰度转换使灰度均匀分布，以求去除尽图像中可能多的噪声，同时，尽可能多的保留图中信息。人脸特征的提取是人脸识别至关重要的部分，是人脸识别成功的基础。主成分分析法，即PCA，是较早提出且应用较为广泛的一种主要识别方法。它的原理是将人脸图像由高维向量转化为低维向量通过列向量表示出来，再进行特征分析，按照一定特征值对其对应特征向量进行排序，将原图像用另一种新的特征来表示，既能保证两个图像之间的各元素相关联，也获得了一个低维的图像。
在此基础上，对人脸进行分割，分为裸脸、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴五部分，分别形成对应的特征值，这就是一种PCA法的优化方法，称作局部PCA法，可以更好地提取特征。提取出来图像的各特征后会在之后进行识别与存有的人脸库进行比对，判断图像中人物是否属于人脸库，完成信息反馈，给出识别结果。
识别结果真正的得出建立在具有人脸库的基础上，这就要求人脸库全面，数量较大，而且为避免表情对人脸识别所带来的干扰，也要尽可能收集一些同一个人不同表情的面部图片。在提取人脸的特征之后，要判断其是否存在于已知人脸库中，可以使用支持向量机算法。支持向量机是一种两类分类器，即它可以一个情景分为两类，将低维数据映射到高维空间实现线性划分，构建一个能求出最优解的超平台，将这两类完全分开。此方法是基于统计学的方法，在投入使用之前需要提供大量人脸特征向量来求出最优解，保证求解的准确性。图像特征与人脸库对比后即可得出结论，作出反馈。
现在课堂管理大多使用“一卡通”，通过刷卡来验证进入教室、使用教室的同学信息，可是磁卡易丢失、易损坏的弊端给师生们带来了许多不必要的麻烦。因此使用人脸识别来辅助课堂管理是一个很好的解决方案。
上课签到。上课签到的目的是为了记录学生的考勤，便于统计他们的出勤率。签到时应把学生分为三种状态：按时签到、迟到、缺勤。在学生进入教室之前，先在识别面板上进行脸部识别，将所获得的图像进行预处理、特征提取、与人脸信息库进行比对，判断人物身份。再根据签到时间设计分支结构判断学生是按时签到还是迟到，若在一定时间内学生仍没有签到，则自动视为缺勤。考勤信息可以直接汇总到学校教务处，以便管理。
考试身份验证。在进行考场管理时，对考生进行身份验证是十分重要的，要记录缺考者和避免替考者的出现。但仅仅依靠监考老师的观察有时是不能很好判断替考者的，而通过人脸识别技术可以降低考生身份的误识率，将前来“刷脸”打卡的考生依照设定好的人脸库分为考生和非考生两类，若是出现非考生，可以通知负责人员对其进行询问验证身份，若是判断为考生，则依据签到时间将其分类为“按时进入考场”“迟到”和“缺考”，记录在电子管理系统中。
校园安保监控。校园安全是在校园里生活的重要保障，关乎着每一位师生的人身安全和财产安全。人脸识别技术可以控制进入校园的无关人员数量，对安保管理提供辅助。在校园的入口设置人脸识别闸机，对经过闸机的人员进行人脸识别，若此人的面部图像在人脸库中，则给予放行；若不在人脸库中，则不予放行，并通知安保人员进行询问。在校园里通过监控摄像头，利用人脸识别技术也可以进行排查脸部图像不在人脸库的可疑人员，并通知校园保安进行处理，减少安全隐患。
食堂。目前在大多学校的食堂中也采用“校园一卡通”来进行统一管理，但其还存在许多不方便之处。将人脸识别和师生的电子账户结合可以成为一个较为方便的支付方法。在师生付款时，在付款窗口设置人脸识别闸机，对前来付款的人进行人脸识别，确认人脸库中的身份，连结对应的电子账户进行扣款，完成付款。省略了使用“一卡通”支付的一些繁琐的步骤，使食堂管理更加智能。
图书馆在图书馆的借还书场景也可以使用人脸识别技术。设置自动借还书机器，对前来借书的人在校园师生人脸库中进行比对，在其名下登记借书记录，包含借书时间、数量等；对于前来还书的人，对其在借书人脸库中进行比对，记录还书数，与其名下的借书数进行抵消。若逾期归还，则通知管理员来进行相应的处理。减少了人力付出，更加方便。
人脸识别的问题和突破方向现在人脸识别发展虽然迅速，取得的成果也十分丰硕，但仍存在一些不足和未完善之处亟待改善。在人脸检测时，光照、表情、人的姿势、运动状态等都极大的影响着人脸识别的成功识别率，虽然有相对应的解决办法，但仍不能完全解决，距离人的识别能力还相差甚远，制约着人脸识别技术的推广和应用。而且人的面部并不是一成不变，会随着年龄的增长而变化，如何排除此干扰也是一个难题。除以上问题是研究的热点以外，动态人脸识别、三维人脸识别、全自动化人脸识别也都是研究人员的突破方向，有待在未来实现。
本篇将人脸识别技术应用到校园管理中并设想了一些可能的应用，可以更加快捷，人性化地管理校园，弥补了原先“一卡通”式管理的一些不足，具有一定使用价值。但是，人脸识别技术尚不完善，在一些情况下，识别人脸很慢甚至不识别、错识别，也造成了新的麻烦，尤其是在一些需要快速通过的场景中。人脸识别技术的应用难点在于如何在更多复杂情况下处理图像和转换提取图像特征，这些是目前关于人脸识别技术的研究热点，是我们急需解决的一个重要问题。而且在校园环境下，保护师生的隐私和所带来的新的安全隐患也都是需要有所考虑的。
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