人工智能赋能高校学生事务管理创新实证研究

郎沁争; 王睿

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.14.050

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (14) : 156 -158. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.14.050

人工智能赋能高校学生事务管理创新实证研究

郎沁争, 王睿

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

针对高校智能门禁系统身份核验安全性不足的问题，本研究提出基于多注意力机制融合的伪造检测方法(FA-ResNeSt),以分裂注意力残差网络(ResNest)为基础，融合全局本地信道空间(GLCS)机制，设计轻量化三瓶颈网络架构，实现多尺度特征协同表征与自适应加权。通过多类人脸伪造数据集开展模型性能验证，并与主流检测模型进行横向对比实验，以准确率(ACC)、精确率(P)、召回率(TPR)等多指标完成综合评估。结果表明：FA-ResNeSt在各类数据集上的性能优异且稳定，泛化能力、鲁棒性与场景适配性突出，相较于主流模型，其检测精度与计算效率更优。本研究为高校智能门禁人脸核验提供了高性能轻量化的技术支撑。