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摘 要：本文阐述了人脸识别技术在校园考勤中的应用背景和意义，对人脸识别技术研究现状进行了分析，并且提出了应用领域和方法，为人脸识别技术在智慧校园建设中的应用提供了参考。
关键词：人脸识别;校园考勤;智慧校园
一、前言
2018年4月，教育部颁布了《教育信息化2.0行动计划》。文件指出：要开展智慧教育创新示范，开展智慧教育探索与实践;要构建智慧学习支持环境，大力推进智能教育，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用。最终实现教育品质的全面提升，构建新时代教育的新生态。
此外，2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，在“智能服务”发展要求中“智能教育”位列第一，排在“智能医疗”和“智能健康和养老”之前，可见，国家人工智能发展战略中智慧教育始终是重要抓手。《规划》中也指出要“开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。”
人脸识别技术作为人工智能技术中的一项重要技术，在校园信息化、智能化建设中能够起到重要作用。
考勤是校园管理中的一项重要工作，是保证校园秩序的基本动作。考勤的科学性和时效性对教育教学有着多方面的影响，其中课堂、宿舍、出入校是考勤重点区域。传统的纸质填报考勤方式会浪费很多的时间和精力，而以人脸识别技术为基础的人脸考勤系统则大大提升了考勤效率。
目前，各学校在考勤过程中普遍存在以下问题：使用刷卡考勤门禁机经常出现代打卡现象，考勤门禁机形同虚设;使用指纹考勤门禁机经常出现录不上指纹的情况。（教师手指上的粉尘、出汗、蜕皮、受伤、油污等，都会造成指纹考勤门禁机识别困难）;人工统计出勤情况，人为因素太大，不能做到公平公正。而采用人脸识别系统，避免了忘带卡的尴尬，解决了指纹识别录指纹苦难的问题，也杜绝了代签到的漏洞。其突出特点就是克服了刷卡、指纹、人工统计考勤的弊端，又因为其非接触式的考勤方式避免了细菌及传染性疾病的传播，使用起来直观、准确，应用广泛具有良好的可扩展性。
二、国内外研究现状
自上世纪50-60年代开始，人脸识别技术就被广泛研究，从最初的实验室的手动操作到现在的自动化识别经历了漫长的技术性探索。21世纪才在各行各业开始实际应用，服务于我们的日常工作和生活。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。
人脸识别技术和算法最开始是以几何特征实现，随后提出了模板匹配、以局部特征描述子为基础的检测算法等。但是，这些传统算法过于依赖经验，随着初始图像增多，应用情境的复杂多变，从图像中提取出差异信息的难度越来越大，从而导致识别率大大降低。
随着人工智能、深度学习算法的兴起，人脸识别算法效果得到了极大提升。深度学习算法通过模拟人脑图像处理，大大减小了光照、姿态等因素的变化造成的影响，识别成功率提升明显。
深度学习算法中，最初由LeCun等人提出了经典的LeNet-5模型，但是当模型层级较多时，模型训练效果降低;之后，Hinton提出了AlexNet模型，将识别准确率提高了10.8%;随后，Google、香港中文大学的汤老师团队、Facebook AI实验室、牛津大学和亚洲研究院均对提出了自己的神经网络模型，应用效果不断提升。
人脸识别技术发展迅速，但是在智慧校园建设中的应用研究还处在起步阶段，校园人脸考勤是人脸识别技术应用的一个重要场景。
三、应用领域和方法
人脸识别考勤系统可以应用在学生宿舍考勤、出入校考勤、教师考勤等领域，帮助学校打造安全校园、智慧校園。
人脸识别考勤通过提前录入人脸模板，由摄像头抓取实时头像传送给后端服务器，服务器通过人脸对比计算将识别结果反馈给工控机，工控机控制显示器显示识别结果，同时，按照考勤规则，将识别结果进行可视化，学校管理者可以在云平台APP中查询考勤报表。
四、结语
人脸识别技术和理论研究已经取得了长足进步和发展，但是其在校园场景中的深度应用尚在初步阶段，以考勤为基础的面部/微表情/行为识别将是未来应用深度发展的方向。
参考文献
[1] 刘九畅.基于人脸识别技术校园宿管系统的设计与实现[D].2019.
[2] 张霄鹏.人脸识别在校园管理中的应用[J].电子制作，2019，370（06）：51-52+66.
[3] 刘树飞.人脸识别技术在智慧校园中的应用探析[J]. 通讯世界，2019，026（009）：44-45.
[4] 张孜越，吴玉敏.基于人脸识别技术的学校教学考勤系统研究[J].智库时代，2019，000（007）：P.261-261.
[5] 高煜妤.人脸识别技术在智慧校园中的应用研究[J].电子测试，2018，000（017）：129-130.
[6] 韦韩.基于人脸识别的考勤系统在学生宿舍的应用[J].现代信息科技，2018，2（10）：126-127.
关键词：人脸识别;校园考勤;智慧校园
一、前言
2018年4月，教育部颁布了《教育信息化2.0行动计划》。文件指出：要开展智慧教育创新示范，开展智慧教育探索与实践;要构建智慧学习支持环境，大力推进智能教育，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用。最终实现教育品质的全面提升，构建新时代教育的新生态。
此外，2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，在“智能服务”发展要求中“智能教育”位列第一，排在“智能医疗”和“智能健康和养老”之前，可见，国家人工智能发展战略中智慧教育始终是重要抓手。《规划》中也指出要“开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。”
人脸识别技术作为人工智能技术中的一项重要技术，在校园信息化、智能化建设中能够起到重要作用。
考勤是校园管理中的一项重要工作，是保证校园秩序的基本动作。考勤的科学性和时效性对教育教学有着多方面的影响，其中课堂、宿舍、出入校是考勤重点区域。传统的纸质填报考勤方式会浪费很多的时间和精力，而以人脸识别技术为基础的人脸考勤系统则大大提升了考勤效率。
目前，各学校在考勤过程中普遍存在以下问题：使用刷卡考勤门禁机经常出现代打卡现象，考勤门禁机形同虚设;使用指纹考勤门禁机经常出现录不上指纹的情况。（教师手指上的粉尘、出汗、蜕皮、受伤、油污等，都会造成指纹考勤门禁机识别困难）;人工统计出勤情况，人为因素太大，不能做到公平公正。而采用人脸识别系统，避免了忘带卡的尴尬，解决了指纹识别录指纹苦难的问题，也杜绝了代签到的漏洞。其突出特点就是克服了刷卡、指纹、人工统计考勤的弊端，又因为其非接触式的考勤方式避免了细菌及传染性疾病的传播，使用起来直观、准确，应用广泛具有良好的可扩展性。
二、国内外研究现状
自上世纪50-60年代开始，人脸识别技术就被广泛研究，从最初的实验室的手动操作到现在的自动化识别经历了漫长的技术性探索。21世纪才在各行各业开始实际应用，服务于我们的日常工作和生活。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。
人脸识别技术和算法最开始是以几何特征实现，随后提出了模板匹配、以局部特征描述子为基础的检测算法等。但是，这些传统算法过于依赖经验，随着初始图像增多，应用情境的复杂多变，从图像中提取出差异信息的难度越来越大，从而导致识别率大大降低。
随着人工智能、深度学习算法的兴起，人脸识别算法效果得到了极大提升。深度学习算法通过模拟人脑图像处理，大大减小了光照、姿态等因素的变化造成的影响，识别成功率提升明显。
深度学习算法中，最初由LeCun等人提出了经典的LeNet-5模型，但是当模型层级较多时，模型训练效果降低;之后，Hinton提出了AlexNet模型，将识别准确率提高了10.8%;随后，Google、香港中文大学的汤老师团队、Facebook AI实验室、牛津大学和亚洲研究院均对提出了自己的神经网络模型，应用效果不断提升。
人脸识别技术发展迅速，但是在智慧校园建设中的应用研究还处在起步阶段，校园人脸考勤是人脸识别技术应用的一个重要场景。
三、应用领域和方法
人脸识别考勤系统可以应用在学生宿舍考勤、出入校考勤、教师考勤等领域，帮助学校打造安全校园、智慧校園。
人脸识别考勤通过提前录入人脸模板，由摄像头抓取实时头像传送给后端服务器，服务器通过人脸对比计算将识别结果反馈给工控机，工控机控制显示器显示识别结果，同时，按照考勤规则，将识别结果进行可视化，学校管理者可以在云平台APP中查询考勤报表。
四、结语
人脸识别技术和理论研究已经取得了长足进步和发展，但是其在校园场景中的深度应用尚在初步阶段，以考勤为基础的面部/微表情/行为识别将是未来应用深度发展的方向。
参考文献
[1] 刘九畅.基于人脸识别技术校园宿管系统的设计与实现[D].2019.
[2] 张霄鹏.人脸识别在校园管理中的应用[J].电子制作，2019，370（06）：51-52+66.
[3] 刘树飞.人脸识别技术在智慧校园中的应用探析[J]. 通讯世界，2019，026（009）：44-45.
[4] 张孜越，吴玉敏.基于人脸识别技术的学校教学考勤系统研究[J].智库时代，2019，000（007）：P.261-261.
[5] 高煜妤.人脸识别技术在智慧校园中的应用研究[J].电子测试，2018，000（017）：129-130.
[6] 韦韩.基于人脸识别的考勤系统在学生宿舍的应用[J].现代信息科技，2018，2（10）：126-127.