基于ResNet 模型的高校人脸识别库构建与应用研究

摘要：随着人脸识别技术的迅速发展，基于深度学习的方法在该领域中愈发受到重视。文章基于 ResNet 模型，探讨高校人脸识别库的构建方法。研究内容涵盖数据收集、预处理、模型训练、特征提取与识别等环节。研究结果表明，基于ResNet 的高校人脸识别库在识别准确性和实用性方面表现优异。该方法能够显著提高身份验证效率，保障校园安全。

关键词：人脸识别；高校人脸库；特征提取；身份验证

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0030-04 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

0.1 背景

随着现代社会对身份识别和安全管理需求的增加，人脸识别技术已成为一项重要的生物识别技术。在传统的身份验证和安防系统中，使用密码、卡片等方式进行身份确认容易被复制或盗用，存在一定的安全隐患[1]。而人脸识别技术作为一种自然、方便且安全的身份验证方式，逐渐受到重视。特别是在高校管理中，人脸识别在考勤、门禁管理及安防监控等方面的需求日益突出。

人脸识别技术的发展经历了从传统方法到深度学习的飞跃。在早期，人脸识别技术通过手动设计特征提取算法来实现。然而，这些传统方法在复杂场景中表现不佳，尤其是在光照变化、姿态变化和表情变化的情况下，识别精度显著下降。近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN） 的引入，极大地提高了人脸识别技术的准确性[2]。通过端到端的训练，CNN 能够从大规模数据集中自动学习有效的图像特征，减少了对人工干预的依赖。

He等[3]研究人员提出的 ResNet 网络模型凭借其残差学习（Residual Learning） 结构成为图像识别领域的重要分支。与其他 CNN 模型相比，ResNet 通过引入跳跃连接（skip connections） [4]，有效解决了深层网络训练时的梯度消失问题，使得网络可以训练得更深、更精确。因此，ResNet 在许多计算机视觉任务中表现优越。

0.2 人脸识别技术在高校中的应用

高校作为一个相对封闭的社区，对身份验证和管理的需求尤为突出。传统的考勤管理通常依赖于打卡或指纹识别等方式，不仅操作烦琐，还容易被伪造。相比之下，人脸识别技术能够提供一种无感知的身份验证方式，大幅提高考勤管理的效率。同时，在校园重要出入口部署人脸识别系统，可以有效增强校园的安全管理，及时识别潜在的安全威胁。

在这样的背景下，基于深度学习的人脸识别系统尤其适合高校场景。通过高清摄像头实时采集学生的面部数据，进行特征提取与匹配，可以实现高效的身份验证和安全监控，为高校管理提供了便利和保障。

0.3 研究目标与意义

本研究的目标是基于 ResNet 构建一个适用于高校的人脸库系统。通过详细探讨数据收集、预处理、模型训练、特征提取与识别等环节，本文旨在提供一个完整的技术方案，为高校管理中人脸识别技术的应用提供参考。这不仅能够提升高校的管理效率，也为人脸识别技术在教育领域的进一步推广奠定了基础。

1 人脸识别模型的构建

在建立一个有效的人脸库模型时，涉及的步骤从数据收集到模型训练再到识别过程，包括以下几个主要环节：数据收集、数据预处理、人脸检测与裁剪、特征提取、数据存储与管理、模型训练、模型评估与优化等。

1.1 数据预处理

在数据采集之后，直接使用原始图像进行人脸识别会受到诸多因素的影响，比如不同的光照、姿态和表情变化等[5]。因此，通过合理的数据预处理，可以提升模型的鲁棒性，增强人脸特征的提取效果，从而提高整体识别的准确性。数据预处理的步骤包括图像标准化、去噪处理、人脸检测与裁剪以及数据增强等。

1.1.1 图像标准化

图像标准化主要包括统一图像尺寸、灰度化处理和归一化。卷积神经网络接收固定大小的输入图像可以避免形状不匹配问题。灰度化处理将彩色图像转换为单通道灰度图像，在保留关键特征的同时，简化了模型结构并减少了计算量。归一化能够缩小像素值的范围，使神经网络的梯度更新更稳定，有助于提升模型表现并加快收敛速度。

1） 统一图像尺寸。不同摄像头采集的图像可能具有不同的分辨率和尺寸。如果直接将这些不一致的图像输入神经网络中，可能会导致模型无法有效学习。因此，所有输入 ResNet 模型的图像必须经过统一的尺寸处理。本研究将图像调整为固定尺寸（224×224 像素） 。

2） 灰度化处理。在人脸识别任务中，彩色信息对特征提取的贡献较小，主要依赖于图像的形状、轮廓和纹理等特征。为了简化计算并减少不必要的信息，将彩色图像转换为灰度图像不仅可以降低计算成本，还可以提高模型的效率[6]。灰度转换公式为：

Gray = 0.299 × R + 0.587 × G + 0.114 × B （1）

式中：R、G、B 分别表示图像的红、绿、蓝三个通道的像素值。加权系数（0.299， 0.587， 0.114） 来源于人眼对颜色敏感度的差异。绿色的权重最高，其次是红色，而蓝色的权重最低。

3） 图像归一化。通过归一化，将像素值的取值范围从[0，255] 缩小到[0，1]。归一化可以消除不同图像间亮度差异的影响，保证数据的一致性。这对于模型的收敛速度和识别精度都有重要的促进作用。

1.1.2 去噪处理

在图像采集过程中，受限于环境的复杂性和硬件设备的局限性，采集到的图像往往会带有噪声。噪声的存在会干扰模型对人脸特征的提取，进而影响识别的准确率。因此，在预处理阶段，去噪处理是一项不可忽视的操作。

本研究采用中值滤波对图像进行去噪处理。中值滤波对椒盐噪声和随机噪声具有较强的抑制效果。它通过将像素值替换为邻域像素的中位数，能够有效去除异常值（噪声） ，而不影响整体图像的边缘细节。相比于均值滤波，中值滤波更能保护边缘信息。由于中值滤波不依赖于直接求平均值，因此避免了边缘模糊，使边界清晰的人脸特征得以更好地保留。

1.1.3 人脸检测与裁剪

在获得清晰、无噪声的图像后，下一步是进行人脸检测与裁剪。人脸检测的目的是从整个图像中准确定位人脸区域，并去除背景及其他无关信息，以确保模型仅关注人脸特征。这不仅可以提高后续处理的效率，还能显著提升识别的准确性。

本研究采用 Haar 级联分类器进行人脸检测与裁剪。Haar 级联分类器是一种基于 Haar 特征的高效人脸检测方法，具有实时性强和准确率高的优点。该算法首先通过计算图像中多个 Haar 特征来评估潜在人脸区域。这些特征能够有效捕捉人脸的轮廓和关键特征，如眼睛、鼻梁和嘴巴等。为提升计算效率，Haar 级联分类器还利用了积分图，使得特征的计算更加迅速。

经过检测后，识别出的人脸区域将被裁剪，形成独立的人脸图像。这些裁剪后的人脸图像将作为输入数据，送入 ResNet 模型进行特征提取，为后续的人脸识别任务提供准确、有效的输入。

1.1.4 数据增强

为了提高模型的泛化能力，避免过拟合，数据增强是一项在深度学习中广泛应用的技术。它通过对原始图像进行一系列变换，如旋转、翻转、缩放、裁剪等，生成更多样化的训练样本，从而有效扩展训练数据集。这样，模型能够在更广泛的场景中学习和识别特征，提升其在未知数据上的表现，增强模型的鲁棒性和适应性。

旋转：通过旋转图像不同的角度，模型可以学习到不同角度下的特征，帮助模型识别图像在不同方向上的信息。

翻转：通过水平或垂直翻转图像，模型能够学习到对称结构的特征。这对于处理人脸任务非常有帮助。

缩放：通过对图像进行放大或缩小，模型能够适应图像大小的变化，识别不同尺度下的目标。

裁剪：从原图中随机裁剪不同区域，有助于提高模型对图像中物体局部特征的敏感性，并增强对位置变化的适应能力。

平移：通过平移，模型可以学习到图像中目标的位置信息，避免过于依赖特定位置的特征。

颜色抖动：通过随机改变图像的亮度、对比度、饱和度等，模型能够适应不同的光照条件，使其在实际场景中更具鲁棒性。

噪声添加：在实际应用中，图像质量可能会受到多种因素的影响，添加噪声模拟这些干扰有助于提升模型的稳定性。

1.2 模型训练

模型训练是构建高校人脸库的核心步骤之一。在数据经过充分的预处理之后，接下来就是训练模型以提取图像中的有效特征，并能够对这些特征进行精确的分类。基于 ResNet 模型的训练流程包括数据划分、模型初始化、选择损失函数、优化算法的应用、训练过程的监控与调整以及模型的保存与评估。

1.2.1 数据划分

将预处理后的数据集划分为三部分：训练集（Training Set） 、验证集（Validation Set） 和测试集（TestSet） 。划分比例为训练集占 70%，验证集占 15%，测试集占 15%。

1.2.2 模型初始化

ResNet50 在 ImageNet 等大型图像分类数据集上表现出色。它能够通过多层卷积和残差连接有效地提取图像中的高级特征，这些特征对于多种图像任务（如分类、检测、识别） 都具有很高的价值。本研究使用预训练的 ResNet50 模型。通过迁移学习，可以将ResNet50 在 ImageNet 上学到的特征表示能力应用到人脸识别上，从而实现快速适应和高效学习。

1.2.3 预训练模型的使用

将预训练模型的最后一层分类器（fully connectedlayer） 移除，保留模型的前几层用于特征提取。随后，添加一个新的全连接层以完成特定类别的分类或特征提取任务。

1.2.4 损失函数

交叉熵损失是分类任务中常用的损失函数。对于每个输入图像，模型会预测出一个与人脸库中每个身份对应的概率分布。交叉熵损失函数用于衡量预测分布与真实标签之间的差异，进而优化模型参数。交叉熵损失函数的公式为：

式中：y 为真实标签，ŷ为模型的预测概率，N 为样本数量。

1.2.5 优化算法

Adam（Adaptive Moment Estimation） 优化算法是一种自适应学习率的梯度下降算法，它结合了动量和RMSProp 的优点，具有较快的收敛速度和较好的稳定性。Adam 通过计算梯度的指数移动平均值和梯度平方的移动平均值来调整学习率，其公式如下：

1） 一阶动量估计（均值） 。 Adam计算梯度的指数加权移动平均，作为梯度的一阶动量估计：

mt = β1mt - 1 + （1 - β1 ）gt （3）

式中：mt 为当前步长的动量估计，β1 为一阶动量的衰减率。

2） 二阶动量估计（方差） 。Adam计算梯度平方的指数加权移动平均，作为梯度的二阶动量估计：

vt = β2 vt - 1 + （1 - β2 ）gt 2 （4）

式中： vt 为当前步长的方差估计，β2 为二阶动量的衰减率。

3） 偏差校正。由于动量初始时接近零，会引入偏差，Adam对一阶和二阶动量分别进行偏差校正：

式中：m̂t 为校正后的一阶动量估计， v̂t 为校正后的二阶动量估计。

4） 参数更新。根据校正后的动量和学习率更新参数：

式中：θt 为当前的参数值，α 为全局学习率， ϵ 为小常数，用于防止分母为零。

Adam 优化算法通过动态调整学习率，能够在训练过程中更快地收敛，同时保持较好的稳定性，是深度学习中广泛使用的优化方法之一。

1.2.6 训练过程

一个训练周期（epoch） 是指使用整个训练集进行一次完整的前向传播和反向传播。在每个 epoch 中，使用训练集对模型进行训练，并在验证集上评估模型性能。采用早停策略，即当在验证集上观察到的损失不再下降时停止训练，从而避免过拟合问题。