基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现可行性报告

1.本课题的目的及意义，国内外研究现状分析

1.1本课题目的及意义

探索人脸识别技术在宿舍管理中的应用潜力。人脸识别技术作为一种先进的生物识别技术，具有高效、准确、非接触式等优点，适用于宿舍管理场景，可以实现对进出人员的自动化识别和记录。设计并实现一个功能完善的宿舍管理系统。该系统应能够集成人脸识别技术，实现学生进出宿舍的自动化管理，同时提供学生信息管理、宿舍分配、维修事务处理、安全公告发布等功能，以满足宿舍管理的多方面需求。提高宿舍管理的效率和安全性。通过引入人脸识别技术，可以简化出入管理流程，减少人工干预，提高管理效率。同时，系统能够实时监控宿舍的出入情况，有效防止外来人员随意进出，增强宿舍的安全性。

传统宿舍管理方式存在信息记录不全面、查询不便捷、管理成本高等问题。而基于人脸识别技术的宿舍管理系统可以实现自动化管理，提高管理效率，降低管理成本。系统能够实时监控宿舍的出入情况，有效防止外来人员随意进出，从而保障学生的生命财产安全。系统可以提供在线缴费、报修申请、公告查看等功能，方便学生获取宿舍管理信息，提高住宿体验。

该课题的研究可以推动人脸识别技术在宿舍管理领域的应用和发展，促进相关技术的创新和完善。人脸识别技术是人工智能技术的重要组成部分。该课题的研究可以拓展人工智能技术在宿舍管理等领域的应用场景，推动人工智能技术的普及和发展。高校作为人才培养和科学研究的重要基地，其信息化水平的高低直接影响到教学和科研的质量。该课题的研究可以提升高校的信息化水平，为教学和科研提供更加便捷和高效的管理手段。宿舍管理是学校管理的重要组成部分，关系到学生的切身利益和社会的和谐稳定。该课题的研究可以加强宿舍管理，减少安全隐患和矛盾纠纷，从而促进社会的和谐稳定。

综上所述，基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现课题具有重要的现实意义、技术意义和社会意义。该课题的研究不仅可以推动相关技术的发展和创新，还可以提升宿舍管理的效率和安全性，优化学生住宿体验，促进高校的信息化水平提升和社会的和谐稳定。

1.2基于人脸识别技术的宿舍管理系统国内外研究现状分析

在国内，基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现已经取得了一定的研究成果。随着人脸识别技术的不断发展和普及，越来越多的高校和科研机构开始将其应用于宿舍管理系统中。人脸识别技术已经被广泛应用于宿舍门禁系统中，通过采集人员的面部特征信息进行身份验证，大大提高了门禁系统的安全性和可靠性。一些高校已经开发出了基于人脸识别的宿舍管理系统，实现了学生进出宿舍的自动化管理，有效防止了非授权人员进入宿舍区域。

国内的宿舍管理系统通常集成了学生信息管理、宿舍分配、维修事务处理、安全公告发布等多种功能。系统能够实时记录学生的进出时间，方便管理人员进行统计和分析。部分系统还支持在线缴费、报修申请等功能，提高了学生的住宿体验。随着人工智能和大数据技术的不断发展，国内的宿舍管理系统正在向智能化、自动化方向迈进。越来越多的研究者开始关注系统的可扩展性和易用性，致力于提高系统的实用性和用户体验。基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现国外研究现状

在国外，基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现也取得了一定的进展。欧美等发达国家的高校和科研机构在人脸识别技术的研究和应用方面起步较早，已经积累了丰富的经验和技术储备。一些国外高校已经成功将人脸识别技术应用于宿舍门禁系统中，实现了高效、准确的身份验证。

国外的宿舍管理系统同样集成了多种功能，如学生信息管理、宿舍分配、安全监控等。部分系统还具备智能分析功能，能够根据学生的进出记录和行为模式进行数据分析，为管理人员提供决策支持。

国外的研究者更加注重系统的安全性和隐私保护问题，致力于开发更加安全、可靠的人脸识别算法和技术。同时，他们也在探索将人脸识别技术与其他先进技术（如物联网、云计算等）相结合，以实现更加智能化、高效化的宿舍管理。

研究人员在赛得港大学（Port Said University）对物联网（IoT）数据管理进行了性能评估，采用MongoDB与MySQL数据库在不同云环境下的对比测试技术，开发了一个数据管理评估平台。该平台提供了对IoT数据在不同数据库系统中的存储、检索和处理性能的全面评估，使得研究人员能够很好地对IoT数据管理的效率进行监控和优化。然而，该研究在某方面存在数据库兼容性测试不足的问题，未充分探讨不同数据库与特定IoT应用的最佳匹配[1]。

Sutiah S和Supriyono S针对电子学习（e-learning）马达拉斯学校（Madrasahs）的软件测试问题，采用黑盒测试技术，开发了一个软件测试系统。该系统能够模拟用户操作，检测e-learning平台的功能完整性和稳定性，使得教育机构能够及时发现并修复潜在的软件缺陷。但在测试覆盖率和自动化程度方面存在不足，未能全面覆盖所有用户场景，且测试过程仍需大量人工干预[2]。

Saurabh Rawat和Rajesh Kumar针对基于组件的软件测试问题，提出了一种直接-间接链接矩阵的黑盒测试技术。该技术通过构建组件间的直接和间接链接关系，生成测试用例，优化了组件软件的测试流程。然而，该方法在复杂系统中的应用存在挑战，如组件间依赖关系复杂时，测试用例的生成和验证变得困难[3]。

王恩慧基于EEG-fNIRS技术，开发了一个情绪识别系统。该系统通过采集和分析大脑的电生理信号和近红外光谱信号，实现了对情绪的准确识别。然而，该系统在实时性和鲁棒性方面存在不足，特别是在复杂情绪状态下的识别准确率有待提高[4]。

张妍针对动态人脸表情相似度问题，采用深度学习技术，开发了一个情绪状态识别系统。该系统能够实时捕捉和分析人脸表情的变化，实现对情绪状态的准确判断。但在处理极端表情或遮挡情况下的情绪识别时，系统的性能有所下降[5]。

贺敏慧基于注意力神经网络技术，开发了一个多模态情绪识别系统。该系统结合了文本、语音和图像等多种模态信息，提高了情绪识别的准确性和鲁棒性。然而，在跨模态信息融合和实时处理方面仍存在挑战[6]。

杨林和侯俊科在综述文章中提到，基于人工智能的情绪识别系统已经取得了显著进展，但在实际应用中仍存在数据隐私保护、算法可解释性和跨场景适应性等问题[7]。

姜建浩针对远程老年人看护问题，采用情绪识别技术，开发了一个远程看护系统。该系统能够实时监测老年人的情绪状态，提供及时的看护服务。然而，在隐私保护和系统稳定性方面仍需进一步完善[8]。

钱甜甜和张帆基于分布式边缘计算技术，开发了一个情绪识别系统。该系统通过分布式计算资源，实现了对情绪识别的快速响应和高效处理。但在资源分配和负载均衡方面存在不足，可能导致系统性能波动[9]。

樊家良基于深度残差网络技术，开发了一个老年人情绪识别系统。该系统能够准确识别老年人的情绪状态，为老年人健康管理和服务提供了有力支持。然而，在模型复杂度和计算资源消耗方面仍需优化[10]。

董阔家针对脑电特征融合的情绪识别问题，采用特征融合和负向情绪辅助干预技术，开发了一个情绪识别及干预系统。该系统通过融合多种脑电特征，提高了情绪识别的准确性，并提供了负向情绪的辅助干预措施。然而，在实时性和个性化干预方面仍需进一步研究[11]。

李铭基于时空双流网络技术，开发了一个面部情绪识别系统。该系统能够同时捕捉和分析面部表情的空间和时间特征，提高了情绪识别的准确性和鲁棒性。但在复杂光照和表情变化情况下的性能仍需提升[12]。

刘孟喆针对手功能康复训练中的情绪识别问题，采用生理信号分析技术，开发了一个情绪识别系统。该系统能够实时监测和分析患者的生理信号变化，为康复训练提供情绪反馈。然而，在信号采集和处理方面存在挑战，如信号噪声干扰和实时性要求等[13]。

吴乔域基于跃层注意力机制的轻量化卷积神经网络技术，开发了一个情绪识别方法和系统。该系统通过优化网络结构和注意力机制，提高了情绪识别的准确性和计算效率。然而，在模型泛化能力和跨数据集适应性方面仍需进一步研究[14]。

王清波等人基于OpenVINO技术，开发了一个情绪识别反馈康复训练系统。该系统能够实时监测患者的情绪状态，并根据情绪反馈调整康复训练方案。然而，在系统集成和用户体验方面仍需完善，以提高系统的实用性和易用性[15]。

综上所述，无论是国内还是国外，基于人脸识别技术的宿舍管理系统设计与实现都取得了一定的研究成果和应用经验。然而，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，仍然存在许多挑战和问题亟待解决。未来的研究将更加注重系统的安全性、易用性和智能化水平，以提供更加高效、便捷、安全的宿舍管理服务。

2.本课题的任务、重点内容、实现途径

1）本课题的任务

管理员角色功能

核心职责：全面管理宿舍楼栋、学生信息、维修事务及宿舍安全。管理并维护系统安全，包括用户权限设置。

学生信息管理：查看、编辑及删除学生信息。处理学生的入住、退宿及宿舍调整申请。

宿舍楼栋与班级管理：管理宿舍楼栋信息，包括楼栋号、容纳人数等。分配学生至相应班级，并管理班级信息。

宿舍与公告管理：分配宿舍，处理宿舍调整及维修需求。发布宿舍管理公告，如维修通知、安全检查等。

费用与报修管理：查看并管理学生的水电费缴纳情况。审核学生报修申请，分配维修人员处理。

留言反馈与评价：查看并回复学生的留言反馈。分析维修评价，提升服务质量。

离校与来访管理：审核学生的离校申请，确保宿舍清理及物品归还。管理来访人员信息，确保宿舍安全。

门禁管理：记录学生的进出宿舍的时间。

学生角色功能

核心职责：了解宿舍管理信息，提交报修申请，维护个人住宿体验。

登录与安全：使用人脸识别技术或账号密码登录系统。修改个人密码，确保账号安全。

个人信息管理：查看及编辑个人信息，如姓名、学号、宿舍号等。

宿舍与公告查看：查看宿舍分配情况。阅读宿舍管理公告，了解最新动态。

费用与报修：查看个人水电费缴纳情况，并进行在线缴费。提交报修申请，描述故障情况，并跟踪处理进度。

留言反馈与评价：向管理员留言或反馈宿舍管理问题。对维修服务进行评价，提供改进建议。

离校申请：提交离校申请，说明离校原因及时间。查看离校申请状态及离校注意事项。

维修人员角色功能

核心职责：响应报修申请，提供高效维修服务。

登录与安全：使用专属账号密码登录系统（维修人员可能不涉及人脸识别登录）。

报修任务接收：查看管理员分配的报修任务。获取报修详情，包括故障描述、学生信息及宿舍位置。

任务处理与反馈：前往宿舍进行维修。在系统中记录维修过程及结果。提交维修完成报告，包括维修时间、所用材料等信息。

维修评价与改进：查看学生对维修服务的评价。

2.2本课题的重点内容

① 实现高效的人脸识别宿舍管理系统

用户（学生或教职工）需通过人脸识别技术进行身份验证，以进出宿舍区域。系统需捕捉用户的人脸图像，并与预设的数据库进行比对，确认身份后自动放行。同时，系统还需记录每次的进出时间和人员信息，以便后续管理和查询。管理员则负责维护数据库，包括添加新用户、删除离职人员或处理异常情况等。

② 宿舍管理功能优化

系统需支持宿舍信息的全面管理，包括宿舍楼号、房间号、入住人员名单及联系方式等。管理员可通过系统轻松查询和更新这些信息，提高宿舍管理的效率和准确性。

同时，系统还需提供宿舍卫生、安全等方面的检查功能。管理员可定期通过系统发布检查任务，并指派相关人员进行实地检查。检查结果可通过系统实时上传，方便管理员进行统计和分析，及时发现并解决问题。

2.3本课题的实现途径

① 系统设计与数据库构建

根据课题需求进行系统的整体设计，明确各功能模块和业务流程。然后，根据系统需要的实体模型，通过建模工具转换为信息世界的概念模型（如E-R模型）。接着，将概念模型转换为数据库世界使用的数据模型（如关系模型），并在PowerDesigner等工具中完成数据库模型的设计。最后，导出SQL文件，在MySQL等数据库管理系统中执行，构建出完整的数据库结构。

② 前端界面设计与开发

Web网页采用Vue3框架和Element Plus组件库进行开发，以提高开发效率和用户体验。

③ 后端程序开发与API设计

通过Django框架来搭建系统后台应用程序，并根据业务需求和前端需要来设计API接口。后端程序需与数据库进行关联，实现数据的增删改查等操作。同时，还需处理前端发送的请求和数据交互请求，确保数据的准确性和实时性。

④ 系统整合与测试

将前端界面、后端程序和数据库管理系统进行整合，形成完整的宿舍管理系统。然后，进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全测试等，确保系统的稳定性和可靠性。最后，根据测试结果进行必要的调整和优化，使系统更加完善并满足用户需求。

3.完成本课题所需工作条件（如工具书、计算机、实验、调研等）及解决办法

1)工作条件

① 参考书籍

《人脸识别技术原理与实践》

《Vue.js 3实战教程：从入门到进阶》

《前端框架Vue.js权威指南》

这些书籍涵盖了人脸识别技术、Vue.js框架以及前端开发的各个方面，为宿舍管理系统的设计与实现提供了丰富的理论支持和实战案例。

② 软件工具

Pycharm（用于Python后端开发）

Navicat for MySQL（用于数据库管理和操作）

谷歌浏览器（用于前端页面的调试和预览）

PowerDesigner（用于数据库模型的设计和生成）

这些软件工具是宿舍管理系统开发过程中不可或缺的一部分，它们分别支持后端开发、数据库管理、前端调试以及数据库设计等功能。

③ 技术框架

Django（用于构建高效、可扩展的后端服务）

VUE3+Element Plus（用于构建现代化的前端界面，提升用户体验）

Color UI（用于前端界面的美化，增强视觉效果）

技术框架的选择对于系统的稳定性和可维护性至关重要，这些框架为宿舍管理系统的开发提供了强大的技术支持。

④ 编程语言

HTML（用于网页结构的搭建）

CSS（用于网页样式的定义）

MySQL（用于数据库的存储和查询）

这些编程语言是宿舍管理系统开发的基础，它们分别支持前端页面的构建以及数据库的交互等功能。

⑤ 硬件设备

计算机（用于开发和测试环境）

2)解决办法

可以通过学校图书馆借阅相关书籍，或者利用网上资源如电子书、在线课程等获取所需知识。

通过这些工作条件和解决办法，我们可以有效地进行基于人脸识别技术的宿舍管理系统的设计与实现，确保系统的稳定性和可靠性，提升宿舍管理的效率和安全性。

3)参考文献

[1]. Information Technology - Data Management; Data on Data Management Reported by Researchers at Port Said University (Performance Evaluation of Iot Data Management Using Mongodb Versus Mysql Databases In Different Cloud Environments)[J]. Computer Technology Journal,2020.

[2]Sutiah S,Supriyono S. Software testing on e-learning Madrasahs using Blackbox testing[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2021,1073(1).

[3]Saurabh Rawat,Rajesh Kumar. Direct-Indirect Link Matrix: A Black Box Testing Technique for Component-Based Software[J]. International Journal of Information Technology Project Management (IJITPM),2020,11(4).

[4]王恩慧. 基于EEG-fNIRS的情绪识别系统研究[D].吉林大学,2020.DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2020.005687.

[5]张妍. 基于动态人脸表情相似度的情绪状态识别研究[D].东华大学,2022.

[6]贺敏慧. 基于注意力神经网络的多模态情绪识别系统[D].广东工业大学,2022.

[7]杨林,侯俊科.基于人工智能的情绪识别系统综述[J].网络安全技术与应用,2022(04):59-60.

[8]姜建浩.基于情绪识别的远程老年人看护系统[J].医疗装备,2021,34(21):19-20.

[9]钱甜甜,张帆.基于分布式边缘计算的情绪识别系统[J].计算机科学,2021,48(S1):638-643.

[10]樊家良. 基于深度残差网络的老年人情绪识别系统[D].哈尔滨工业大学,2021.

[11]董阔家. 脑电特征融合的情绪识别及负向情绪辅助干预系统设计[D].燕山大学,2021.

[12]李铭. 基于时空双流网络的面部情绪识别系统研究与实现[D].辽宁大学,2021.

[13]刘孟喆. 基于生理信号的情绪识别及其在手功能康复训练中的应用研究[D].上海师范大学,2021.

[14]吴乔域. 基于跃层注意力机制的轻量化卷积神经网络的情绪识别方法和系统研究[D].浙江大学,2021.

[15]王清波,虞成,陈天笑,杨攀,高云,袁杰.基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计[J].中国医学装备,2021,18(01):102-105.

指导教师意见：（对本课题的深度、广度及工作量的意见、对设计结果的预测，并明确是否可以开题）

指导教师（签字）

2023年10月8日