夏振华
(中国政法大学图书馆 北京 100088)
摘要：随着数字化、物联网等技术的兴起，以读者服务为中心特别是读者体验为核心的服务理念得到推崇。通过文献和专利调研，对图书馆领域人脸识别技术研究状况和人脸识别技术的发展情况进行了简要分析，总结出人脸识别技术应用过程中存在的常见问题，并给出合理化建议。以中国政法大学图书馆人脸识别技术应用实践为例，探索未来人脸识别技术在图书馆的应用方向，以期为图书馆人脸识别技术的应用和智慧图书馆建设提供有益参考。 关键词：人脸识别 图书馆 案例分析 技术实践
中图分类号：G250.7;TP391.41文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2023)12-0217-07 Research on the Application of Face Recognition Technology in
University Libraries
XIA Zhenhua
(Library of China University of Political Science and Law, Beijing, 100088 China)
Abstract: As the rising of digitalization, internet of things and other technologies, the service concept centering on reader service, especially focusing on reader experience, had been highly accepted. Through literature and patent research, this paper briefly analyzes the research status and the development of face recognition technology in the li‐brary field, summarizes the common problems in the application process of face recognition technology, and gives reasonable suggestions. Taking the application practice of face recognition technology in the library of China Uni‐versity of Political Science and Law as an example, this paper explores the application direction of face recognition technology in the library in the future, so as to provide useful reference for the application of face recognition tech‐nology in the library and the construction of smart libraries.
Key Words: Face recognition; Library; Case analysis; Technical practice
身份识别是图书馆管理服务领域一项重要内容，特别是新冠疫情暴发后，如何准确识别读者身份，记录读者在馆信息，成为图书馆疫情防控的一项重要内容。人脸识别技术作为生物识别技术中的代表，以其无接触、低成本等特点在图书馆领域的研究和应用得到了快速普及。
1 人脸识别技术概述
人脸识别一般包括人脸检测、人脸追踪、人脸比对这3个阶段。人脸检测即确认采集的图像中是否有人脸；人脸追踪即在人脸检测后提取人脸的特征；人脸对比即将提取的特征与人脸信息库进行对比确认。1.1 人脸识别技术的特点
人脸识别技术是生物识别的一种，生物识别技术的特点具体见表1。
人脸识别技术具有响应快、准确率高、
非接触性等特点[1]。人脸识别技术和指纹识别技术入门门槛较低，在会议、安防、支付等场景应用较多，虹膜识别和DNA识别技术的成本较高，采集条件要求较高，在侦
DOI：10.16661/jki.1672-3791.2303-5042-6765
作者简介： 夏振华（1981—），男，硕士，副研究馆员，研究方向为智慧图书馆，图书馆管理与服务。
查、医学场景应用较多[2]。
人脸识别技术和RFID 技术都属于非接触识别，它们的特点对比如表2所示。
人脸识别技术在身份识别方面可靠性较高，无须借助外物进行认证，效率较高。RFID 技术主要应用于高速通行（ETC ）、物流、图书管理等场景。1.2 国内外研究情况1.2.1 国内图书馆研究情况
在中国知网，以篇名包含“人脸识别和图书馆”含同义词扩展为检索条件进行检索，截止到2022年底，得到文献数量按时间分布如图1所示。
其中，技术研究4篇，应用研究2篇。主题词排名前五的分别是人脸识别（29次）、人脸识别技术（27次）、图书馆（13次）、智慧图书馆（7次）、图书馆管理（6次）。
1.2.2 国外图书馆研究情况
以 EBSCOhost 数据库为例，检索条件见图2。在主题词中含有“face recognition or facial recog‐nition or face processing”且主题词含“library”为检索条件，在“Library, Information Science & Technology Ab‐stracts”数据库中，从2012—2022年共检索到文献22篇，其中学术期刊13篇，杂志5篇，商业出版物4篇。1.2.3 专利情况
在国家知识产权局专利检索系统，以专利名称包含“人脸识别”或“人脸认证”，申请日截止到2022年12月
31日为查询条件，检索到18 784条专利信息。2013—2022年专利申请情况见图3。2017年，我国人脸识别相关专利年申请量突破1 000件，开始进入快速增长阶段，到2020年，年专利申请量达到4 172件。
其中，专利申请数排名前十的申请人分别是平安
表1 生物识别技术特点对比情况
技术名称人脸识别指纹识别DNA 识别虹膜识别
成本低低高中
便利性高中低低
易用性高高低中
可靠性中低高高
表2 人脸识别技术和RFID 技术对比情况
技术名称
人脸识别RFID
读/写读读/写
可靠性高中
缺点影响因素较多需要携带标签
图1 CNKI 论文发表情况
科技（深圳）有限公司（115个）、苏州福丰科技有限公司（111个）、贵州永兴科技由西安公司（79个）、南京甄视智能科技有限公司（77个）、深圳市商汤科技有限公司（67个）、北京旷视科技有限公司（66个）、腾讯科技（深圳）有限公司（66个）、北京百度网讯科技有限公司（64个）、董欧珀移动通信有限公司（60个）、浙江大华技术股份有限公司（49个）。
2 人脸识别系统在图书馆应用过程中存在的问题与对策
2.1 存在的问题
人脸识别系统是一个认证系统，在图书馆经常需要与其他系统配合使用，如门禁系统、自助借还系统、
研修间管理系统等。研究人脸识别系统在建设和应用过程中存在的问题需要结合以上系统一起探讨。2.1.1 人脸识别距离问题
采用人脸识别认证的过程中，读者需要与摄像头保持合理距离，太近或者太远一般都会影响图像采集。如果认证的读者身高过高或者过低也会影响图像采
集。同时，摄像头如果采集到多个排队读者的人脸信息，也会影响身份认证。一些支持人脸识别认证的系统，如自助借还机、自助借还书柜、研修间管理系统等，摄像头通常嵌入在终端设备上，这样的构造摄像头可调范围比较小，如果设置的角度或者高度不合适，很容易导致人脸认证困难。2.1.2 面部遮挡问题
面部遮挡是人脸识别技术的难点之一，尤其是疫情常态化防控期间，由于读者进馆基本上都会佩戴口罩，人脸识别系统经常出现识别异常的情况。遇到这种情况，读者一般会摘下口罩，进行验证，增加了识别
的等待时间。在高峰期，
如果门禁系统的人脸识别认
证出现延迟，容易引起读者在入口聚集，也容易增加疫情防控风险。
2.1.3 人脸信息库兼容问题
人脸信息库存储的是师生的人脸信息，关乎师生的个人信息安全，
通常需要由学校的保卫部门或者信息化建设部门进行统一建设和管理。图书馆在建设人
图2 EBSCOhost 数据库检索
图3 国家知识产权局专利申请数量检索情况
脸识别系统时，一般不允许独立采集学生人脸信息。如果采集人脸信息库的厂商与人脸识别系统的厂商不同，两个系统在对接的过程中就有可能出现问题。不同厂商对人脸照片的质量、格式、采集信息点一般都有自己的标准，如果照片质量达不到人脸识别系统的要求或者照片格式不匹配，容易产生人脸识别时间延长、识别困难甚至无法识别等问题。
2.1.4 活体检测问题
常见的人脸识别攻击手段有图片攻击、模型攻击、视频攻击等[3]，人脸识别技术在活体检测的方法主要通过图片纹理、成像畸形、炫瞳、指示动作、近红外成像等方式进行活体检测，防止人脸信息欺骗和入侵风险的发生。活体检测是人脸识别应对入侵风险的重要方法，随着欺骗手段的升级，活体检测技术需要不断发展。
2.1.5 人脸信息保护问题
人脸识别技术需要对读者的面部信息进行采集和比对，在使用过程中如何保证读者人脸信息的安全是一个容易被忽视的问题。人脸信息属于个人信息中的生物识别信息，是读者个人的生物特征，具有唯一性和不可更改性。人脸图像信息采集、人脸信息存储和传输、人脸信息使用都要符合相关法律规定，严格限制厂商使用范围，约定保密责任，避免出现侵犯读者知情权、隐私权、人格权、财产权等情况的发生[4]。
2.2 完善措施
针对人脸识别技术应用过程中存在的问题，图书馆可以从如下几个方面进行改进。
2.2.1 做好立项调研
（1）建设情况调研。图书馆在建设人脸识别系统之前，应该首先调研所在学校或校内其他机构人脸识别系统的建设情况，明确建设需求。比如：学校是否已经建设人脸识别系统？如果已有人脸识别系统，是否对本校其他二级单位开放？学校对二级部门建设人脸识别系统是否有相关规范要求，是否允许新建人脸识别系统？新建人脸识别系统是否允许独立采集和存储师生的人脸照片等。
（2）人脸识别系统考察。对主流人脸识别系统进行调研，可以从已经应用人脸识别系统的图书馆入手，
了解系统的建设情况和使用情况，特别是系统稳定性、可靠性、识别速率、存在的问题等方面。在后疫情时代，建设人脸识别系统要考虑存在口罩等遮挡物的情况，人脸识别系统对存在面部遮挡的识别能力。目前应用比较广泛的人脸识别系统厂商有商汤科技、北京旷世科技、百度云[5]等。2.2.2 设定合理的人脸识别距离
解决人脸识别距离可以从两个方面入手。一方面，可以根据用户习惯，合理地调整摄像头的角度和识别参数，减少读者认证时的感知，同时避免出现同时采集多人照片影响识别的情况。例如：在实践中，把门禁的人脸识别终端向左旋转一定的角度，只有走进闸机通道的读者的人脸信息才能被采集。另一方面，在采集到的信息不符合系统要求时，系统应给出读者提示信息“请靠近一点”“请保持适当的距离”等，或者在配套显示屏上以图示的方式提示读者摄像头采集人脸信息情况，方便读者进行相应的调整。
2.2.3 推动技术升级和系统完善
2020年之前建设的人脸识别系统，在存在口罩遮挡等人脸信息时，识别效果有的不是很理想。一方面，要研究人脸识别技术的进展情况，推动厂商及时进行算法升级。例如：百度云2020年后申请了9个人脸识别口罩遮挡的相关专利，并开放了相应的人脸识别接口。另一方面，在出现识别障碍时（如因面部遮挡无法识别），系统要给出相应提示，方便读者配合调整或者选用其他认证方式。
2.2.4 提升人脸信息安全意识
读者的人脸信息是读者的生物特征，涉及读者的隐私权、肖像权、财产权等，一旦泄露或滥用可能造成无法挽回的损失。根据《中华人民共和国个人信息保护法》第二十八条、第二十九条有关规定，敏感个人信息一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息，包括生物识别、行踪轨迹等信息。处理敏感个人信息应当取得个人的单独同意。人脸信息是生物识别信息的一种，人们在使用人脸识别技术带来的无感知认证体验和管理便利的同时，要注意遵守相关法律规范，培养馆员和读者的信息安全意识。
（1）取得读者授权。一方面，允许读者在使用图书馆服务时有选择认证方式的权利，而不是强制要求采用人脸识别；另一方面，在采集读者人脸信息时，要取得读者授权。未经告知和取得读者的授权，不得利用技术优势私自采集读者人脸信息[6]。
（2）约定人脸信息保密义务。与人脸识别技术厂商约定人脸信息保密义务，可以从如下几个方面加以限制：①信息存储和传输过程中的加密义务；②访问人脸信息库应取得相应的授权；③人脸信息仅限于约定用途；④接触到人脸信息库的工作人员须签订保密协
议；⑤约定因厂商原因导致人脸信息泄露或者被滥用的法律责任及应急处置义务等。
（3）加强法律相关宣传。组织个人信息保护相关法律宣传，如《民法典》《个人信息保护法》《网络安全法》等，以书展、讲座、案例展等形式培养读者和馆员信息保密意识，保障读者的信息安全。
3 中国政法大学图书馆人脸识别技术的应用实践
中国政法大学图书馆人脸识别项目于2019年下半年开始论证，2020年进入建设阶段。按学校有关要求，图书馆人脸识别系统须对接学校的人脸库，建设过程中没有单独配置人脸照片采集终端。由于人脸信息库照片质量问题，初期经常出现人脸识别不通过的情况。遇到这种情况，图书馆工作人员一般建议读者更新人脸信息库的照片信息。3.1 对接系统3.1.1 门禁系统
为了提升读者入馆体验，满足未携带读者卡师生的入馆需求，图书馆人脸识别系统最先对接的是门禁系统。2020年春节，新冠疫情暴发，结合疫情防控对读者体温检测要求，图书馆在建设人脸识别的基础上考虑了在门禁系统的人脸识别终端增加测温模块。海淀校区图书馆建设的是“8进8出”的门禁系统，共安装了16个人脸识别终端。昌平校区图书馆也进行了人脸识别认证改造。读者入馆流程如图4所示。
门禁系统对接人脸识别遇到的问题具体如下。
（1）测温功能只能监测采用人脸识别认证的读者。虽然图书馆在门禁配套的人脸识别终端增加了测温模块，因其只针对采用人脸识别入馆的读者进行体温检测，终端的测温功能未达到对全体读者进行体温监测的要求，还需要独立的测温系统。例如：当读者采用刷卡认证，通过门禁系统不受测温结果的限制。解决该问题，需要调整门禁系统体温检测和读者认证的工作流程，即读者在通过门禁闸机之前，先进行体温检测，检测通过后再启动人脸识别认证和刷卡认证。如果测温不通过，人脸识别和刷卡都只记
录读者信息，不给门禁闸机发送验证通过信号见图5。
这里的难点在于体温检测需要在读者进行刷卡和人脸识别前完成或者同时完成，否则可能延长读者通过闸机的等待时间，高峰时期很容易造成拥堵。
（2）人脸验证不通过的情况。图书馆人脸识别系统对接的是学校的人脸信息库。由于初期学校人脸信息库的部分照片质量达不到系统要求，人脸识别认证经常出现识别失败的情况。经过一段时间的磨合，部分无法通过人脸识别系统的读者按照提示更新了人脸信息库的照片后，
这种情况得到了很大的缓解。
戴口罩的读者人脸验证失败。进出馆的读者如果选择使用人脸识别认证通过门禁闸机，需要摘下口罩，对准人脸识别摄像头，才能通过认证。摘口罩进行人脸认证，增加了认证的等待时间，不利于疫情防控。
解决该问题需要推动人脸识别系统厂商进行算法升级，图书馆采用的人脸识别系统是基于本地部署的
图4 中国政法大学海淀校区图书馆门禁入馆流程图
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