学生公寓是高校最重要的基础设施之一，确保其安全是学校最基本的职责。当前，绝大部分高校学生公寓管理系统都是基于校园一卡通或人脸识别单一方式实现身份认证的。然而，随着各类破解技术网络扩散，这种单一的身份认证方式存在较大的安全隐患。　　本文所设计的高校学生公寓管理系统，在传统的闸机通道管理系统基础上，将射频卡识别技术、人脸识别技术与WIFI探针技术有机结合起来，采用“人卡一致”策略，实现了人、卡、机复合认证，在防范安全风险的同时，利用用户校园卡、手机MAC与面部特征的关联性缩小了搜索范围，加快了人脸识别速度。　　为了提高面向大型人脸注册库的人脸识别效率，本文提出了一种基于面部刚性几何特征的分层识别算法，利用少量对表情、姿态不敏感的面部刚性特征将人脸注册库预分类成多块并编码，识别时，先根据刚性特征对待测图片进行标定编码，比对识别只在对应的块内进行。人脸注册库的分块既有利于缩小比对运算量，也有利于降低训练集内相似人脸出现的概率，从而达到加快识别速度与提高识别准确率的目的。　　高校学生公寓管理系统包括管理客户端、服务器与手机客户端。公寓出入口硬件系统由工控机、图像采集单元、闸机系统、WIFI探针、应急开关等部件组成。管理客户端负责采集用户信息，完成身份认证，实现对公寓出入口的管理控制;服务器存储和管理所有用户数据;手机客户端采用微信公众平台开发，用户可以通过关注公众号或者扫描二维码的方式上传自己的面部图像、手机MAC、学号、所属楼号等个人信息，这些信息由服务器收集整理后发给指定的公寓楼客户端，用于用户出入楼宇的身份验证。管理人员也可通过手机客户端向用户发送通知，如失物招领、停水停电通知、访客信息，提醒用户及时归寝等。另外，系统还实现了与公寓消防报警系统的关联，当出现火情或其它紧急情况时，闸机系统会自动开启，便于人员疏散。