高校统一全域人脸库系统的设计与实践

摘要：人脸识别技术具有数据采集方便、特异性强、识别率高、非接触的特点，被高校广泛应用在课堂学习行为分析、学习情感计算、教育教学评价等智慧校园应用场景，助力学校精细化管理和个性化教学，构建智慧教育生态。文章分析了高校人脸识别应用存在的人员信息不全面、人脸照片重复采集、多处存放、人脸照片核验难、安全性能差等问题，按照“全域人员、用途告知、统一入口、自愿采集、自主授权、可信核验、集中存放、加密存取，特征值识别、安全合规”的原则，设计了包含数据感知层、人脸识别算法引擎、人脸数据仓库、AI能力接口、应用层、展示层六大模块的高校统一全域人脸库系统，实现了校内全域人脸照片的统一采集和集中存放、照片质量统一检测和可信真实身份验证、人脸生物特征值的统一提取和下发，形成了全校人脸信息“一个库、全口径、特征值、可信任、多应用、重安全”的校园人脸识别应用格局，为下一步基于AI的智慧教育教学生态建设打下坚实基础。（剩余8141字）