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基于“数字化图像”的图像远程采集系统设计_黄炜.pdf

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1、 电 子 元 器 件 与 信 息 技 术|9科技前瞻基于“数字化图像”的图像远程采集系统设计黄炜江苏省高校招生就业指导服务中心,江苏南京210024摘要:毕业生图像采集是主管部门每年都需完成的一项重要工作。图像采集工作主要是针对应届毕业生进行,采集到的图像将用于上传至学信网、制作毕业证和学位证的照片。目前我国毕业生证件用电子照片采集主要分为定点采集和社会化采集两种模式。定点采集模式,是指办证部门通过指定的专业培训照相点采集。社会化采集模式,是指任何照相馆或个人都可以参与证件电子照片采集;电子照片采集后上传到办证网站,办理相关证件,但由于电子照片是经过制作后再上传到办证网站,拍摄制作过程与质量检

2、测过程存在物理上的分离,很难保证其证件照片的真实性;图像采集真实有效性成为图像采集部门面临的重大难题,本文探索基于“数字化图像”的图像远程采集系统的设计与研究。关键词:图像采集;质量检测;真实性;便捷性中图分类号:TP317.4文献标志码:ADOI:10.19772/ki.2096-4455.2022.12.003 0引言随着图像处理技术的发展,电子照片可能会被美化、修改等,从而失去相片原有的信息特征,很难保证其采集的真实性和时效性;证件照的拍摄在像素、规格、色彩、表情、姿态、衣着等方面都有严格的技术要求,必须具备较高的专业技术和图像处理的知识。从2020年开始,全国传统的进校采集工作在实际工

3、作站变得更加艰难,为减少各类人员的工作压力,提高工作效率,更优质地完成图像采集工作,我们专门开发了图像远程采集系统。本文建设的图像远程采集系统,根据三点定位法、基础图像处理算法,自动裁剪出符合学信网要求的电子照片。根据预先设置的电子照片类型对应的特征参数经验值,对电子照片进行曝光、清晰度、色彩、噪声和背景进行相应的优化处理,从而制作出符合要求的电子照片。采集服务器接收客户端发送的经加密压缩后符合要求的电子照片,并对电子照片进行解密和解压缩;服务器展示经解密和解压缩后的电子照片,对电子照片进行人工复核;当电子照片通过人工复核之后,服务器生成对应的电子照片采集回执,从而完成毕业生的远程图像采集工作

4、。1系统功能分析1.1总管理员1.1.1片区分配总管理员为片区管理员分配账号,维护用户名、登录密码、单位地址、联系人、联系电话等信息。1.1.2学校管理(1)学校管理。学校信息的管理与维护,总管理员为学校相关负责人分配账号,查看/编辑学校名称、登录密码、学校地址、图采部门、负责人、联系人、联系电话等基础资料。(2)学生管理。对学生信息的管理及维护,支持学生信息的新增、编辑、删除等操作,可根据学生姓名、学号等相关信息搜索查询。1.1.3收费管理(1)收费标准设置。设置交费的交费方式,支持学校统一交费、个人在线交费两种方式;并可以对收费标准进行自定义。学校统一交费:学校统一缴纳照片采集费用;个人在

5、线交费:学生个人支付图像采集费用。dianzi yuanqijian yu xinxijishu 电 子 元 器 件 与 信 息 技 术10|(2)交费管理。每场活动内的交费信息列表,可根据学校、交费时间、身份证号等相关信息查看学生的交费明细。(3)统计管理。统计交费活动中各校的应收、实收、退费等明细情况,生成数据报表,数据报表可查看导出。1.1.4照片管理(1)照片查看。在线查看学生照片,可根据学生姓名、学号、所属院校等信息筛选学生,并查看已经制作完成的照片。(2)照片下载。对已经上传制作完成的照片进行下载,支持照片的单个下载及批量下载;下载的照片以加密压缩包的形式进行存储,照片根据学生的身

6、份证号码进行命名。(3)照片上传。学生在手机上拍摄照片以后,自动上传系统的服务器进行制作处理,照片制作完成后,系统自动发送短信通知学生照片制作进度。1.1.5开票处理(1)个人开票。学生交费完成后系统为每位学生开具电子发票,并通过短信的方式将发票下载地址发送给学生。(2)学校开票。学校统一交费完成后为学校开具电子发票或纸质发票,电子发票通过短信的方式将发票下载地址发送给学校相关负责人,纸质发票通过邮寄的方式邮寄给学校相关负责人,并记录邮寄地址,发送物流进度。1.2财务管理员1.2.1收费管理(1)交费明细。每场活动内地交费的信息列表,可根据学校、交费时间、身份证号等相关信息查看学生的交费明细。

7、(2)报错通知。学生在支付过程中会出现突然断网等特殊情况,交费成功或者失败,系统均会发送短信告知学生交费结果。(3)统计管理。统计交费活动中学校的应收、实收、退费等明细情况,生成数据报表,数据报表可查看导出。1.2.2开票处理(1)个人开票。学生交费完成后系统为每位学生开具电子发票,并通过短信的方式将发票地址发送给学生。(2)学校发票。学校统一交费完成后为学校开具电子发票或纸质发票,电子发票通过短信的方式将发票下载地址发送给学校相关负责人,纸质发票通过邮寄的方式邮寄给学校相关负责人,并记录邮寄地址,同步开票进度,发送物流进度。1.3片区管理员1.3.1学校管理(1)学校管理。学校信息的管理与维

8、护,总管理员为学校相关负责人分配账号,查看/编辑学校名称、登录密码、学校地址、图采工作管理部门、负责人、联系人、联系电话等基础资料。(2)学生管理。对学生信息的管理及维护,支持学生信息的新增、编辑、删除等操作,可根据学生姓名、学号等相关信息搜索查询。1.3.2收费管理(1)收费标准设置。设置学生交费的交费方式,支持学校统一交费、个人在线交费两种方式;并可以对收费标准进行自定义。学校统一交费:学校统一缴纳图像采集费用;个人在线交费:学生个人支付图像采集费用。(2)交费管理。每场交费活动内的交费的信息列表,可根据学校、交费时间、身份证号等相关信息查看学生的交费明细。(3)统计管理。统计交费活动中各

9、校的应收、实收、退费等明细情况,生成数据报表,数据报表可查看导出。1.3.3照片管理(1)照片查看。在线查看学生照片,可根据学生姓名、学号、所属院校等信息筛选学生,并查看已经制作完成的照片。(2)照片下载。对已经上传制作完的照片进行下载,支持照片的单个下载及批量下载;下载的照片以加密压缩包的形式进行存储,照片根 电 子 元 器 件 与 信 息 技 术|11科技前瞻据学生的身份证号码进行命名。(3)照片上传。学生在手机上拍摄照片以后,自动上传系统的服务器进行制作处理,照片制作完成后,系统自动下发短信通知学生照片制作进度。1.4学校管理员1.4.1学生管理(1)学生管理。对学生信息的管理及维护,支

10、持学生信息的新增、编辑、删除等操作,可根据学生姓名、学号等相关信息搜索查询;支持学生信息的批量导入,下载学生数据导入模板,根据模板填写学生相关信息进行批量导入。(2)院系管理。对学校的院系组织架构进行维护管理,支持院系信息的新增、编辑、删除、批量导入等相关操作;(3)年度管理。对学校的学生毕业年度进行维护管理,支持年度的新增、编辑、删除、批量导入等相关操作。1.4.2收费管理(1)收费发起。对交费活动内学校的交费进行配置,支持图采工作校内通知文字(拍照时间、地点、注意事项等)自定义,设置是否批量交费(批量交费,学校缴纳图像采集费用;非批量缴费,学生缴纳拍照费用)、交费起止时间,配置完成后,系统

11、自动生成收费链接及二维码,管理员可进行查看下载。(2)发票管理。学生交费完成后系统为每位学生开具电子发票,并通过短信的方式将发票下载地址发送给学生;学校统一交费完成后为学校开具电子发票或纸质发票,电子发票通过短信的方式将发票下载地址发送给学校相关负责人,纸质发票通过邮寄的方式邮寄给学校相关负责人,并记录邮寄地址,发送物流进度。(3)统计管理。统计交费活动中学校的应收、实收、退费等明细情况,生成数据报表,数据报表可查看导出。(4)批量交费。图像远程采集系统支持图像采集的批量缴费,在线进行批量交费,填写发票信息;支持电子发票与纸质发票的生成,可查看纸质开票进度,下载电子发票;1.4.3照片管理(1

12、)照片查看。在线查看学生照片,可根据学生姓名、学号、所属院校等信息筛选学生,并查看已经制作完成的照片。(2)照片下载。对已经上传制作完的照片进行下载,支持照片的单个下载及批量下载;下载的照片以加密压缩包的形式进行存储,根据学生的身份证号码进行命名。1.5学生1.5.1登录验证通过微信小程序,进入图像远程采集系统;选择学校、输入身份证号、姓名、手机号、手机号短信验证码进行验证,验证通过后设置登录密码,通过手机号加密码进行登录。1.5.2图像采集图像采集支持相册上传、现场拍摄多方式上传图片。相册上传:图片上传后,系统对照片进行检测处理,制作符合采集要求的照片。现场拍摄:用户拍摄需观看完整拍摄引导视

13、频及注意事项,拍摄完成后,系统根据严格的图片检测标准,对照片的像素、规格、色彩、表情、姿态、衣着等方面进行检测,检测通过的照片自动存入草稿箱,检测不通过的,会进行相应提示并提示学生重新拍摄照片。1.5.3交费在线支付图像采集费用,支持微信、支付宝多方式支付,支付结果通过短信进行通知;交费成功后显示提示单,提示电子发票将于交费活动后以短信形式发送至本人预留手机号。1.5.4照片制作及下载用户照片上传后,系统根据图片检测标准,自动裁剪出符合要求的电子照片。根据预先设置的电子照片类型及对应的特征参数经验值,对电子照片进行清晰度、色彩、噪声和背景的优化处理,制作出符合要求的电子照片;制作进度实时dia

14、nzi yuanqijian yu xinxijishu 电 子 元 器 件 与 信 息 技 术12|同步学生,制作完成后通过微信公众号进行通知,学生可登录系统进行下载。2系统流程设计,见下图3相关关键技术方案3.1图像采集技术方案3.1.1照片制作毕业生图像采集,对于图像背景、照片尺寸、下颚到头顶位置,眼睛位置等都有严格的要求,线下采集时需要特定的拍摄环境及专业的拍照技术;远程图像采集系统采用照片自动换底、自动裁剪、图像特征提取等技术,打破线下采集时必须在特定环境下采集的要求,对图像进行制作。(1)图像特征提取。图像处理关键是特征点提取。Moravec算子以上下左右及45 角方向上像素点灰度

15、变化的最小方差点为核心,根据图像设定阈值作为判断依据。Moravec算子的计算简单迅速,但抗噪能力差。在设计有高噪声图像去噪算法的基础上,将小于设定阈值的点作为待测点;选择待测点中的极值点作为特征点,划定窗口范围,在待测点中留下灰度差平方和最大值点,确认该最大值为特征点。电 子 元 器 件 与 信 息 技 术|13科技前瞻(2)照片自动换底。使用机器学习的自动扣图方法,去除采集照片的底色,更换符合采集要求的底色,自动合成图像。(3)彩色图像的平滑处理。根据彩色图像平滑处理的算法数学模型,对采集的彩色通像进行平滑处理,制作出符合毕业生图像采集要求的图片。(4)自动裁剪技术。基于图片识别的自动裁剪

16、方法,先进行人脸识别,如果图片内没有人脸,则进行背景识别,在此基础上找到图片需要保留的主体部分进行裁剪。(5)几何变换。用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化。在拍摄时人像与摄像头不成相互平行关系的时候,会发生一些几何畸变,例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等,进行一定的畸变校正1。(6)高噪声图像去噪。因图像采集的手机设备质量、数据传输环境等都会影响成像质量,成像需有较好分辨度,为此图像去噪必不可少。通过对图像进行批量标准化处理,避免卷积后出现网络内部协变量转移。对批量标准化后的图像进行图像重构,输出残差图像。图像损失函数进行反向更新和迭代,得到理想去噪模型进行图像去噪2。(7)图像

17、变换。由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。利用傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理。3.1.2翻拍检测高校毕业生图像信息采集,适用于制作学历证书、录入学信网学籍档案;部分学生为了保证照片的好看美观,会使用翻拍的经过美颜照片进行线上图像采集工作;为了避免考生使用翻拍照片,系统使用人证核身、人脸识别等技术,避免学生使用翻拍照片。(1)人脸识别。人脸识别包含了活体检测、人脸对比、属性分析等技术,提供10种在线/离线活体检测能力,判断是否真人操作,抵御图片、视频、模具等翻拍照片行为。(2)人证核身。传入人脸视频和身份信息,先通过活体检测

18、技术判断视频中是否为真人,再将视频中人脸以及身份信息与权威库的证件照进行人脸比对,从而验证视频中人是真人且为本人。(3)光照锥法。使用光照锥(illumination cone)方法来解决光照变化和姿态变化下的人脸识别方法,通过SVD迭代估计光照、人脸3D形状、表面点反射率,并最终利用人脸3D形状分布(如对称性、鼻子为最近点等)作为约束求解人脸的3D形状。3.1.3人脸检测毕业生图像采集时,对人的脸部光线、表情等都有严格要求;远程图像采集系统基于球谐函数、人物姿态及表情的机器学习等方法对人脸进行检测,并反馈检测不通过原因及改善方法。(1)面部光线检测。人脸图像看成是反射系数与光照之间在球面上的

19、卷积,利用球谐函数对卷积进行展开,用球谐函数的二阶形式来近似描述基于朗伯模型的人脸图像。根据郎伯光照模型,表示人脸图像;利用球谐函数的二阶形式与表面反射率相乘得到图像,作为人脸的基向量与对同一姿态下不同光线条件的人脸图像进行描述4。(2)人物姿态及表情检测。利用人脸特征快速确定人脸方向,分割出大致正向的人脸候选区域,运用AdaBoost、SVM和RVM三种基于图像的方法对人脸候选区域进行姿态及表情的分类检测。(3)边缘探测。在图像测量,模式识别时,从图像中抽出线条,检测出图像边缘或者抽出图像轮廓。使用微分算法,考察数字图像的每一个像素的上、下、左、右邻域灰度的加权值,把各方向上的灰度值加权之和

20、作为输出,达到提取图像边缘的效果。(4)三点定位法。根据眼虹膜、鼻翼等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,计算出dianzi yuanqijian yu xinxijishu 电 子 元 器 件 与 信 息 技 术14|它们的几何特征量,用三个点的坐标位置信息来计算出当前的位置信息,依据毕达哥拉斯定理,得出未知点的位置计算公式,根据特征量描述该面像的特征向量5。3.1.4图像传输图像采集完成后需通过云端上传服务器进行图片的处理制作,为了加快照片上传速度、防止在传输过程中被他人拦截和破坏,在传输的过程中对照片进行加密、压缩;本系统使用了哈夫曼压缩、置乱和扩散的加密算法进行处理,保障了照片的传输

21、速度与安全。(1)哈夫曼压缩。利用哈夫曼压缩的方法,计算原图和压缩以后的尺寸,计算压缩率并比较分析;给定有权重的一系列数据(带权重),从中挑选最小权重的两个数据,组成一棵树,得到的父节点再插入到数据系列当中。(2)置乱和扩散加密。置乱是将图像各像素点按一定的规则打乱顺序。扩散是通过在元素之间建立扩散路径,使元素沿着该路径向其他元素扩散。每一个元素都沿着指定的路径扩散,从而使元素间相互发生影响。使用Logistic函数生成一维序列加密,解密过程为加密的逆过程。3.2系统实施方案3.2.1系统架构根据目前线下图像采集开展情况,结合实际工作需要,开发图像采集线上平台,以应对全省图像采集工作顺利进行,

22、进一步加强数据的统一与协调,降低管理维护的成本,提升服务效率。本系统应用程序部署操作系统为Linux操作系统(Cent OS7.8);整体建设采用B/S+小程序的三层结构体系,后台工作人员只需安装一般的浏览器(如IE)便能对处理业务及信息浏览,不受时间、空间、地域的限制,前台学生角色使用微信小程序即完成相关功能。即便系统功能进行变化,也只要变更应用服务器上的相关业务逻辑,客户端会自动更新,做到了客户端的零维护。3.2.2实现方式(1)学生端(微信小程序)。微信小程序用户体验比较好,可以拥有与原生手机软件的体验,但不需额外下载安装,只要有微信就可以直接使用;同时,可通过微信进行消息提醒等工作。通

23、过对毕业生的行为习惯分析,最终决定使用微信小程序开发学生端。(2)后台端(PC)。后台采用浏览器访问,在降低用户学习成本的情况下,优化相关体验。借助B/S架构,可以实现快速的迭代升级。3.3系统安全方案3.3.1数据备份计算机中的数据或文件复制并保存,这就相当于将纸质文件复印后另外备份存放。对于重要数据和文件及时或定时备份,可以防止因计算机故障或计算机病毒侵袭造成损失。3.3.2身份认证系统采用安全认证机制:系统为每位管理员及用户生成密钥文件,在系统登录时,管理员必须提供密钥文件方能登录,系统将对登录后的操作进行日志记录。3.3.3病毒防范采用自适应安全架构,将预测、防御、监控和响应能力融为一

24、体,构建基于主机端的安全态势感知平台,为用户提供持续的安全监控、分析和快速响应能力,帮助用户在公有云、私有云、混合云、物理机、虚拟机等多样化的业务环境下,实现安全的统一策略管理,有效预测风险,精准感知威胁,提升响应效率,全方位保护图像远程采集的高效开展。3.3.4网络攻击所有工作站只保留TCP/IP及FTP协议,并关闭与系统无关的诸如IIS其他操作系统服务,防止操作系统遭到恶意攻击。3.3.5数字水印技术证件照比较严肃,使用的时候要严谨,特别是在网络上使用电子证件照的时候,用到电子证 电 子 元 器 件 与 信 息 技 术|15科技前瞻件照的地方越来越多,如果不经处理随意发送,有可能会产生潜在

25、的风险被不法分子利用。为此,通过嵌入智能图像处理软件,设计了数字水印嵌入,该系统与符合国际标准的jpeg图像压缩相融合,实现了对图像数据的全程监控。经系统处理后输出的图像数据同时含有水印和签名信息。3.3.6数据库服务器异常可根据异常的严重程度进行恢复。在出现意外停机时可使用数据库系统归档日志方式将数据库恢复到出现异常的最近时间,使数据丢失的损失降到最低,或者使用最近的备份数据及时恢复。3.3.7信息传输加密采集服务器接收该客户端发送的经加密压缩后符合要求的电子照片,并对电子照片进行解密和解压缩;服务器展示经解密和解压缩后的电子照片,以便对电子照片进行人工复核。4压力测试通过搭建与实际环境相似

26、的测试环境,通过测试程序在同一时间内或某一段时间内,向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况,以及系统可以承受的压力情况。然后针对性地进行测试与分析,找到影响系统性能的瓶颈,评估系统在实际使用环境下的效率情况,评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。5结语基于“数字化图像”的图像远程采集系统的有效运用,采用“三点”定位法,自动裁剪出符合要求的电子照片。通过客户端将电子照片的采集服务前移,在技术上解决了原图鉴别难题,确保采集的人像特征信息的真实性和时效性;另外客户端还具有对相片进行自动裁剪和智能过滤等功能,提高了电子照片的处理效

27、率,减少了各级工作人员的工作负担;打破传统毕业生采集证件照必须大规模集中采集的局限。所以在当前数字化及学校需求趋势下,基于“数字化图像”的图像远程采集系统可有效作为高校毕业生证件照采集的有效手段。参考文献1 覃方涛,房斌.CUDA并行技术与数字图像几何变换J.计算机系统应用,2010(10):6.2 盖杉,鲍中运.基于深度学习的高噪声图像去噪算法J.自动化学报,2020,46(12):9.3 苏煜,山世光,陈熙霖,等.基于全局和局部特征集成的人脸识别J.软件学报,2010(8):14.4 刘丽华.人脸光照问题研究综述J.电脑开发与应用,2008,21(4):4.5 徐浙君,陈善雄.基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法J.计算机测量与控制,2022,30(2):7.

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