二维码与人脸识别技术在科研公共平台管理中的应用

    赵恒

    

    

    摘? 要 近年来,很多高校与研究机构建立了科研公共平台,提供仪器的共享使用服务,有效提升了设备的使用效率。传统的人工化管理效率较低,而校园卡刷卡、指纹识别等技术手段也存在一定的安全隐患,可能导致身份不明的人员随意出入。提出采用当前发展迅速的二维码技术与人脸识别技术相结合来实现对科研公共平台的智能化管理。

    关键词 二维码;人脸识别;科研公共平台;智能化管理

    中图分类号:G642? ? 文献标识码:B

    文章编号:1671-489X(2020)02-0037-03

    Application of QR Code and Face Recognition Technology in Scientific Research Platform//ZHAO Heng

    Abstract In recent years, more and more scientific research platform?has been established. The utilization ratio of scientific research plat-form and equipment has been improved. However, the traditional management is not secure enough. In order to solve the reliability of current identity, this paper mainly expounds the application of QR code and face recognition technology in scientific research platform.

    Key words QR code; face recognition; scientific research platform; intelligent management

    1 引言

    科研公共平台是由一系列先进的大型儀器与科学研究配套设施通过梯次配置、整合优化形成的科学技术基础,是科学研究与创新的重要支持[1]。近年来,很多高校与研究机构建立了科研公共平台,面向学校与社会提供仪器设备的共享使用服务,有效地提升了设备的使用效率[2]。作为一个开放、便捷、高效的实验平台,科研公共平台需要全天24小时开放,全年开放。在这种情况下,科研公共平台通常无人看管。充分利用前沿技术,实现科研公共平台的智能化管理是十分必要的。

    目前,一些平台仍然处于原始的人工纸质化管理模式,该方法存在很多不足,需要管理人员值班定岗,以监管使用人员的进出,效率较低[2]。随着计算机应用的普及,数字化、信息化、网络化的科研公共平台管理手段逐渐得到推广和应用[3]。一部分平台开始使用校园卡或者指纹识别等方式,对平台使用人员的身份进行确认。然而,由于校园卡的丢失、盗用、冒用以及指纹数据的复制等,可能导致身份不明的人员随意进入和离开科研公共平台,存在一定安全隐患。因此,设置可靠的智能管理准入系统是非常必要的。

    本文提出采用当前发展迅速的二维码技术与人脸识别技术相结合来实现对科研公共平台的智能化管理方案,不仅可以充分提高实验室的利用率,还可以实现双重身份认证,确保使用科研平台的人员的安全可靠。通过这种方法,还可以对使用人员到达和离开的时间进行全程记录,解决科研公共平台使用记录难以追溯的问题。

    2 技术基础

    二维码(Quick Response Codes)最早是由日本Denso Wave公司设计的,经过多年发展,已经被广泛应用于数据存储、网站链接、电子标识、网站登录、二维码付款等多种场景中,具有很大的发展前景[4-5]。然而,仅仅使用二维码进行身份识别也存在一些不足,如二维码设备的借用等,这将使得身份不明的人员随意进入和离开科研公共平台,使科研公共平台面临巨大的安全风险。

    人脸识别(Face Recognition),也叫人像识别,是一种通过摄像设备采集用户面部信息,经主机系统的人脸识别算法来判别使用者身份信息的技术。近几年,人脸识别技术得到长足发展,相对成熟的产品应运而生,被广泛应用在网络身份识别、门禁安全系统等诸多领域[6-7]。人脸识别仅需要普通的摄像头采集图像即可,相对于虹膜和指纹,人脸具有更加丰富的特征,可以达到更高的准确度。人脸识别能够在提供比对服务的同时保存图像,因此,后期可以有效运用在需要追查取证的场合[8]。但是单独使用人脸识别也有一定的安全隐患,比如双胞胎、化妆掩盖、面部3D打印等,都会有可能使得身份不明人员乘虚而入。

    结合二维码和人脸识别技术来管理科研公共平台,首先通过二维码技术进行初步认证,然后利用人脸识别技术再次验证使用人员的身份,从而形成更加安全的双重认证接入技术。由于二维码技术和人脸识别技术均由计算机和监控设备自动控制,因此,管理人员的工作量不会增加,并确保身份的唯一性。

    3 系统方案设计

    二维码和人脸识别技术解决方案设计所需的硬件设备包括服务器、警报器、门禁控制器、电子门锁、高清摄像头、网线等。该方案的运行过程为:首先需要教师或者学生将人脸识别信息录入系统,并将他们的身份信息写入二维码服务器;当教师或者学生需要进入科研公共平台使用设备时,第一步先通过手机二维码及监控设备激活门禁控制器,然后控制器将进入数据库检索输入的面部信息,通过比较面部图像的特征来解锁。同时,电脑会记录该人的解锁时间和脸部信息,以便后续验证。具体流程如图1所示。

    4 二维码与人脸识别管理系统工作流程

    二维码与人脸识别相结合的门禁管理系统的工作流程如图2所示。

    1)移动终端身份确认。实验人员启动手机APP来验证用户的有效性,并且将移动终端APP二维码展示于高清摄像头前。

    2)二维码和人脸识别门禁管理系统开锁。监控设备将二维码信号发送给二维码服务器,紧接着,监控设备将收集刷卡者的面部图像数据,并将收集的面部数据通过信号线传送给服务器。接下来服务器会比对内部数据库,如果比对一致,门禁控制器与电子门锁将运作并开门;若是认证失败,表明人员信息不一致,访问会被拒绝,门锁仍将紧闭且启动警报。

    5 二维码与人脸识别技术在科研公共平台管理系统中的优势

    運用二维码结合人脸识别技术可以基本达到科研公共平台无人值守的效果,保证平台出入人员的身份安全,并能有效提升科研公共平台的使用率及科学管理水平。两种技术相结合在科研公共平台管理系统中应用具有下面一些优势。

    识别速度快,安全性能高? 开放的科研公共平台的主要管理特征是工作内容主要集中在人员进出管理。二维码和人脸识别技术可以以超快的识别速度运行,并且可以高精度地同时识别多个用户。两项技术的结合使用,不增加科研公共平台的运营成本,可以提高整体运营效率。

    基本没有损耗,设备寿命长? 人脸识别技术和二维码技术均不需要任何接触,只用将摄像头朝向人脸及二维码即可,因此,重复使用次数高,将设备成本降至最低。

    抗污染能力强,干扰因素对识别效果影响小? 用于接收二维码和面部信息的监控设备置于玻璃面板中,因此可以很好地保护装置免受诸如水和灰尘之类的外部因素的影响,对于科研公共平台管理更加方便和适用。

    记忆容量大,智能化程度高? 运用二维码结合人脸识别技术,管理用户的记忆容量较大,足以满足广大高校及科研院所的需要。同时,可以实施智能化分级保护,为不同级别的设备和测试人员设置不同的访问权限,进一步提高公共研究平台的安全性。

    体积小,设置方便? 二维码结合人脸识别的门禁系统可以根据不同科研公共平台的需要,设置在门口的不同位置,针对学生和教师的需要定制,从而更加精准地进行工作。

    6 结语

    随着科学技术的不断发展,与时俱进利用新兴科学技术加强对科研公共平台的管理是非常有必要的。随着5G等通信技术的发展,越来越多的新兴技术将被应用于科研公共平台的管理,提高管理质量,满足师生需要。

    参考文献

    [1]周勇义,张黎伟,黄凯,等.高等学校科研公共服务平台建设与管理初探[J].实验室研究与探索,2010,29(12):175-176,212.

    [2]李璟,徐芳.提高高校公共科研服务平台大型仪器设备使用效益的措施[J].科技创新与应用,2017(7):33-34.

    [3]廖红梅.实验室智能考勤与管理系统设计[J].软件,2015,36(8):84-87.

    [4]CHENG Y, FU Z, YU B, et al. A new two-level QR code with visual cryptography scheme[J].Multimedia Tools and Applications,2017,77(16):20629-20649.

    [5]LU J, YANG Z, et al. Multiple Schemes for Mobile Payment Authentication Using QR Code and Visual Cryp-tography[J].Mobile Information Systems,2017:1-12.

    [6]Polamarasetty V K, Reddem M R, Ravi D, et al. Attendance System based on Face Recognition[J].Inter-

    national Research Journal of Engineering and Tech-nology,2018,5(4):4606-4610.

    [7]YU H. An Efficient Face Recognition Algorithm Using the Improved convolutional neural network[J]. Discrete and Continuous Dynamical Systems-Series S,2019,12(4-5):901-914.

    [8]AI H, CHENG X. Research on embedded access control?security system and face recognition system[J].Mea-surement,2018(123):309-322.

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