教室点名、进出控管靠这个　元智大学开发「脸部辨识」

▲李奕指出，「脸部辨识」智慧物联网镜子，除了可应用教室点名、实验室进出的控管外，还可应用老人长期照护或校园安全幼儿接送。（图／元智大学提供）

记者崔至云／台北报导

随著物联网时代来临，从人工智慧到大数据分析皆为物联网技术的应用范畴。元智大学工管系教授苏传军与学生共同打造「脸部辨识」智慧物联网镜子，除了可应用教室点名、实验室进出的控管外，还可应用老人长期照护或校园安全幼儿接送，另外，从防盗摄影机的功效，它也有遏止犯罪的效果。

苏传军开授「物联网概论与实务」课程，其中「图像辨识」让他的团队发想，延伸应用于近期热门的「脸部辨识」，更以轻量的LineBot，取代以往APP来呈现结果。

苏传军表示，这套脸部辨识系统，仅需采集一张图像或照片，让电脑撷取脸部68个特征点，转换成特征向量后，深度学习中常用来辨识影相的卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork模型，自动与历史图像比对，达成脸部辨识。

▲李奕说明，近几年有很多关于学童接送安全问题，若将此设计有效应用接送孩童，可有效对孩童的安全多一层把关。（图／元智大学提供）

工管系陆籍博士生李奕指出，当初开发此应用，主要是为了解决实验室人员管理的问题，以利实验室内人员进出与控管，之后发现该技术还能运用到其他领域，像是校园安全，若将此框架应用于接送儿童，辨识接送孩童的是否为家长，对孩童的安全可多一层把关。

苏传军也另外举例，如应用于老年长期照护上，许多邻里会定期举办长辈的长青活动，利用此技术也可定期追踪长辈们的出席状况，对于出席次数少或突然没有出席者，亦可特别再做后续的追踪与关怀。

苏传军说，虽然脸部辨识有很多其他辨识无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。脸部辨识被认为是生物特征辨识领域甚至人工智慧领域最困难的课题之一。脸部辨识的困难主要是脸部的外形很不稳定，例如脸部的很多遮盖物（如口罩、墨镜、胡须等）、整形等多方面因素的影响，透过截取脸部特征及CNN来比对，纵使脸部有遮蔽物还是有可能可以辨识出来。