武科大网讯（见习记者姚赟 饶纯洁）像往常一样，计算机科学与技术学院研究生穆楠走到学院大门口时，他的个人信息便立刻显示在大屏幕上……短短几秒钟，他便完成了当天的研究生考勤打卡。
这是计算机学院师生最新研发的“人工智能人脸打卡系统”，也是一项最新推出的考勤改革措施。学生们三五成群、以正常速度进出大门，安装在学院大门口的摄像头即刻便能识别出每个人脸，在大屏幕上显示相关信息，从而自动完成考勤。
“有了人脸识别系统，促进了研究生的培养过程管理。”计算机学院分管科研的副院长符海东介绍，原来研究生打考勤都是要跑到固定的面部识别打卡机上操作，人多的时候，十分浪费时间。
018年政府工作报告提出，要加强新一代人工智能研发应用，发展智能产业，拓展智能生活。计算机学院积极响应国家号召，从考勤系统入手，下决心培养自己的人工智能人才，做出“看得见、摸得着”的人工智能成果。
我们要做的就是‘两尝试一改革’，即顶天、立地，还有引导培养。”符海东说，理论研究要顶天，突破思维新高度；技术研究要立地，将理论实际应用到生活。引导培养的重点则要锤炼一支既有理论又能转化应用并顺应市场需求的研究生队伍，给本科生提供接触视觉人工智能的机会。
工智能门槛高，没有过硬的专业素养很难入手。以前只有研究生参与进来，后来实行引导培养方案后，本科生也能逐步参与到相关项目中来。
海东提出总思路，青年教师徐新副教授带领数名研究生组成项目组，投入人脸识别系统这项视觉人工智能项目的研发。
内场景人脸距离近、位置和角度相对固定，单个人脸的识别相对简单；然而，学院门口环境复杂、干扰因素多，这种室外场景的多人脸识别是行业的 “难点”和“痛点”。研究组下了狠功夫，利用人工智能和计算机视觉技术成功研制出了针对“多个人脸”同时检测和识别的系统，解决了多人同时打卡的难题。
此之外，光照处理也是摆在大家面前的一道坎。想要在室外光照变化的情况下，进行人像识别，研究组费了不少功夫。不仅要求摄像头能实时清晰成像，还要在程序算法上完成攻关。“先采集图片、根据光照强度分类，再进行专门识别，这样能有效缓解光照问题。”徐新提出了解决问题的新思路。
短数月，计算机学院人脸识别系统已经投入使用，实验室里的系统也相继完成。除了基础的人脸监测，表情、目光移动轨迹也能准确捕捉，系统将这些数据量化，甚至能分析出课堂学生听课认真度和课堂兴趣效果。
未来我们会将人工智能考勤系统推广至整个学院，甚至是全校。与此同时，我们也会大力推进人工智能人才的培养，为学校、为社会做出新贡献。”符海东寄予期望。
