学校是实现国家科技发展与个人能力进步的主要推动力,教育是民族复兴与社会进步的根本实现方法。要实现中国梦,教育是重中之重。传统的校园学习、生活、发展模式已经无法跟上时代的脚步,随着高校信息化建设的逐步发展,学校中使用的信息系统更加复杂,简单的业务管理与数据查询已经无法满足日益增长的信息化需求。提升校园信息化程度、促进教育内容方式现代化及推动教育质量全面提高已经成为高校信息化建设的发展目标,随着智慧校园建设的研发与应用,将会促进学校信息化建设,加强学校核心竞争力,能够对学习、研究、管理活动中的信息进行分析,对分散的数据进行共享,对环境及教学情况进行实时监控,智慧校园对于加强当前数字化校园建设、消除课堂教学困境、优化教学和管理过程、促进学生创新能力培养具有重要意义。校园中监控系统对于智慧校园是一种具有重要意义的数据资源,将监控系统接入智慧校园中可以改变校园数据的利用方式,提高硬件设备的利用效率,提高校园实时感知能力。人脸识别凭借其唯一性及终身不变性等特点有着天然的安全性优势与实用性优势。在监控系统引入人脸识别后实现管理自动化效果,可以提升校园管理水平,降低校园管理成本,加强安全防范等一系列优势。人脸识别具有诸多优点,在安防等领域已初有成效,而学校对安全的要求更是严格,提升安全保障能力一直是校园建设的重点,所以在校园中应用人脸识别技术便成了顺应社会发展的明智之选。本文的研究与主要工作如下:1.根据目前现有的人脸识别与深度学习图像识别相关算法与技术,选择更加精确高效的人脸图像处理方法、更加稳定可行的人脸识别应用场景与算法流程。2.根据人脸识别过程中遇到的特征分散及特征变化的问题,提出一种基于图片特征与人脸姿态的人脸特征固定方法,根据识别计算出的人脸水平偏转角度将图像分类,将人脸区域特征固定到图片特定区域。3.根据最新的深度学习人脸识别方法的研究方向,提出一种改进的基于余弦与距离损失函数的人脸识别方法,本方法通过扩大类间距缩小类内距的方式提升分类效果。4.使用公开数据集对本文提出的人脸识别方法的精度进行验证,精度到达98.5%,识别效率高并且无需模型更新,比训练完整的卷积神经网络拥有更好的移植性与实用性。