严轩?王雪梅
摘 要：无感借阅技术在图书借阅环节的应用，使公共图书馆具备了在读者无感知状态下为其提供文献借阅服务的能力。目前，我国已有个别公共图书馆率先研发并开通了无感借阅服务，但从实现方式、识别率、方便程度上与“真”无感借阅尚有较大差距。文章以重庆图书馆研发、投用开放式无感智慧借阅系统为例，研究、探讨开放式无感借阅技术应用于图书借阅服务环节的技术架构、实现路径，以及在此过程中的关键问题、实施成本。通过开放式无感智慧借阅系统的实践及完善，最终形成运行稳定、低成本、可复用的智慧图书馆应用，为行业应用无感借阅提供范例。
关键词：智慧图书馆；
无感借阅服务；
开放式无感智慧借阅系统；
超高频RFID芯片远距离感应；
人脸识别
中图分类号：G252.3文献标识码：A
Research on the Application of Sensorless Borrowing Services for Documents in the Context of Smart Library Construction：
Taking the Practice of Chongqing Library"s Open Sensorless Intelligence Borrowing System as an Example
Abstract The application of sensorless borrowing technology in the library lending process enables public libraries to provide document borrowing services to readers without their awareness. This sensorless borrowing service not only optimizes the reader"s document retrieval experience but also provides a perceptible entry point for smart libraries in real-world services. Currently， a few public libraries in China have pioneered the development and launch of sensorless borrowing services， but there is still a considerable gap in terms of implementation methods， recognition rates， and convenience compared to "true" sensorless borrowing. Taking the development and deployment of the open sensorless intelligent borrowing system at Chongqing Library as an example， this article explores the technical architecture， implementation path， and key issues in the process， including implementation costs， associated with applying open sensorless borrowing technology to library lending services. Through practical implementation and refinement of the open sensorless intelligent borrowing system， the goal is to create a smart library application that is stable， cost-effective， and reusable， serving as an exemplary model for sensorless borrowing applications in the industry.
Key words smart library; sensorless borrowing service; open sensorless intelligent borrowing system; ultra-high frequency RFID chip long-distance sensing; facial recognition
1 引言
《中華人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“数字中国”战略，首次在国家五年规划中将图书馆的智慧化转型与数字中国国家战略紧密结合[1]。为响应国家战略部署，国家图书馆提出建设“全国智慧图书馆体系”的目标。
在“数字中国”“智慧图书馆”建设背景下，智慧图书馆建设的重要性日益突出，但我国智慧图书馆的理论与实践仍处于初期探索阶段[2]。为顺应行业智慧化转型趋势，探索智慧图书馆建设，重庆图书馆以图书馆服务流程中必不可少的借阅服务为切入口，引入人脸识别、人工智能、物联网等现代信息技术，研发开放式无感智慧借阅系统，搭建一个以互联、高效、便利为主要特征的智慧服务应用场景[3]，为智慧图书馆在现实服务中落地提供一个可感知的入口。
2 现阶段我国公共图书馆无感借阅应用情况
方便读者获取文献资源，是图书馆数字化、智慧化一直追求的目标。卡片目录借阅、人工扫码借阅、RFID自助设备借阅、手机扫码借阅、智能书架借阅、快递送书上门，借阅方式的革新让读者获取图书越来越便捷，但无论哪种借阅方式，始终需要读者进行一定的操作，花费相应的时间。在国家倡导大力发展智慧图书馆的背景下，各图书馆开始尝试更为便捷的无感借阅。目前，我国已有个别公共图书馆率先开通了无感借阅服务，但在实现方式上区别较大（见表1）。
以“闸机”方式实现无感借阅，闸机通道中集成人脸及图书芯片识别设备，通过闸机两端的闸门控制读者进出，在此过程中识别并采集读者、图书信息，完成图书借还[4]。以此种方式完成图书借阅已尽可能减少了读者的操作，但闸机的实现方式限定了读者的通行路径，在通行过程中也需要读者有意识地进行面部识别和停留。
以“固定”方式实现无感借阅，是在地面划定一块感应脚踏区，在感应区脚踏板下部署天线板，识别和更改图书防盗标识。与“闸机”方式一样，“固定式”无感借阅限定了读者的通行路径，在通行过程中也需要读者有意识地进行面部识别和停留。
以“开放”方式实现无感借阅，设备以置顶安装的方式隐藏起来，主动识别并采集读者、图书信息，在不限定读者通行路径的情况下，通过算法进行人、书关联并完成借阅。在此过程中，读者并不知道设备的存在，也不需要额外的操作。
笔者认为，真正意义上的“无感借阅”是在读者无感知的状态下由系统自动完成的借阅操作。读者在此过程中只需要关心借什么书，而无需关心借书的设备在哪、如何操作，也不用刻意停留。从这个角度看，开放式的实现方式更契合无感借阅要求。
3 重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统的实现原理
3.1 系统功能定位及组成
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统采用置顶式超高频RFID芯片远距离感应设备、AI摄像头识别设备[5-6]，通过智能数据分类算法，主动收集、关联读者及图书信息，实现读者在无感知状态下的图书自动借阅。所谓“开放式”是指在不限制读者通行路径的前提下，采用隐藏借阅设备、系统自动处理的方式完成借阅。借阅全过程实现了“零感知”“零操作”“零停留”的“真无感”智慧借閱。
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统采用分层的系统架构设计思路，将数据的采集、计算、应用功能进行分层设计，开发“数据采集组件”“数据计算算法引擎”“数据应用组件”三个功能层，分别负责读者及图书信息采集、读者借阅图书置信度计算、读者借阅图书业务处理，实现系统架构的开放易扩展、系统算力可伸缩。
“数据采集组件”层负责读者和图书信息的采集、比对、确认，结果向“数据计算算法引擎”层提交。数据采集工作通过在读者可能经过路径上部署前端节点设备实现，前端节点分为采集节点和结算节点，均包含置顶式超高频RFID芯片感应设备、AI摄像头识别设备，用于采集人脸特征信息和图书RFID标签信息。结算节点除采集信息外，还会用于读者完成当次图书借阅的业务确认。前端节点主要设备组成如表2所示。
“数据计算算法引擎”层负责确定读者借阅图书的“置信度”，置信度达到系统管理员设置的阈值，即允许读者借阅图书。“数据计算算法引擎”层主要采用了“基于时序的节点信息关联算法”“基于ZAB协议的智能数据分类算法”实现本层功能，前者主要在单个节点采集读者、图书数据的基础上汇集多节点有效数据。后者在前者的基础上调用各节点数据，以投票算法的方式完成图书置信度计算。
“数据应用组件”层依据读者借阅图书置信度判断是否允许当次借阅，若可借阅，则通过系统间接口调用图书馆管理系统，完成读者借阅图书的业务处理，并通过计算机终端（大屏幕、手机微信）向读者反馈借阅结果。
3.2 与馆内业务系统间的逻辑关系
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统并非独立工作，通过接口调用，与重庆图书馆已投用的图书管理系统、RFID自助借阅系统协同工作，在传统借阅方式基础上实现无感借阅服务。系统调用主要发生在前端节点确认采集信息、数据应用组件处理读者借阅图书业务两个阶段。系统间关系如图1所示。
在前端节点确认采集信息阶段，开放式无感智慧借阅系统的“数据采集组件”层分别通过SIP2接口调用RFID自助借阅系统数据库、API接口调用读者人脸信息系统数据，在数据比对的基础上确认书目信息和读者身份信息。为了避免重复建设，开放式无感智慧借阅系统本身不存储读者身份信息、书目信息，通过接口调用，使用重庆图书馆已有系统建立的数据库。
在数据应用组件处理读者借阅图书业务阶段，开放式无感智慧借阅系统“数据应用组件”层调用图书管理系统，请求处理读者借阅图书业务，结果向系统反馈，进而告知读者。开放式无感智慧借阅系统本身不处理图书借还业务，以此简化系统设计。
3.3 系统设计及工作逻辑
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统以分层、分布式系统方式实现，在设计中遵循信息系统“CAP”原则[9]，即在不能兼顾一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）的情况下，主要保障数据一致性及可用性。在前端，系统通过部署多采集节点，结合成熟应用各行业的物联网技术，及馆内第三方系统验证，尽量保证采集信息的可用性；
在后端，系统基于原子消息广播（Zookeeper Atomic Broadcast， ZAB）协议[10]解决了多节点采集到的分布式数据一致性问题。系统的概要设计如图2所示。
以读者借阅图书为例说明系统的工作逻辑。在读者借阅图书须经过的路径中，设置四个前端节点，包括3个采集节点和1个结算节点，独立采集读者面部和图书标签信息。各节点设置不同的权重，权重比为1：1：1：7。节点采集信息在加权的基础上，通过定制的智能算法计算得到读者经过四个节点后的图书借阅置信度，系统据此判断是否允许读者借阅图书。
读者经过前三个采集节点经历的时间段为t1，经过结算节点的时间段为t2，各时段系统的响应逻辑如下：
（1） t1时间段工作逻辑
读者在t1时间段经过采集节点1至采集节点3，任一采集点在读者经过时，将自动完成人脸信息采集、芯片信息采集、人脸与芯片信息绑定三项工作。
人脸信息采集：当读者进入采集节点中AI摄像头的识别范围，设备将进行多张人脸照片抓拍，选取其中效果最优的一张照片提取面部特征信息，等候比对。此时“数据采集组件”层将首先查询自身缓存接口，获取系统中预存的读者人脸信息。若查询为空，则调用读者人脸信息系统获取已注册读者的面部信息并缓存。若查询结果不为空，则进行比对，比对命中，读者身份信息被确认，系统生成读者身份信息，主要包括：身份唯一码、人脸采集点码、读者姓名、身份类型、采集时间、上报时间、创建者、更新者。
芯片信息采集：芯片信息采集与人脸信息采集同步进行。当系统识别到人脸信息时，将唤醒同一采集节点中的置顶式超高频RFID芯片感应设备，读取感应信号覆盖范围内所有图书的芯片，采集芯片存储区域的信息，主要包括：epc[11]唯一码、tid唯一码、标签类型、防盗位。在采集芯片存储信息的基础上，系统会额外添加一些信息，用于标识信息来源及甄别重复信息，主要包括：采集点码（与人脸采集点码对应）、天线号、读取次数、采集时间、上报时间、创建者、更新者。芯片信息采集行为会在读者通过设备信号覆盖区域的时间段内被重复多次，系统通过反复比对确定可靠的芯片信息，并进行存储。
绑定：指人脸与芯片信息绑定。通过绑定，节点确定图书是由哪一位读者携带。同一采集结点在同一时间段采集到的人脸及芯片epc信息被系统“数据采集组件”层判断为关联，生成包含人、书及采集点相关信息的数据集，供“数据计算算法引擎”层调用。
（2） t2时间段工作逻辑
读者在t2时间段经过结算节点（采集节点4），除经历与前三个节点相同的人脸采集、芯片信息采集、人脸与芯片信息绑定步骤外，结算节点将通知“数据计算算法引擎”层，触发置信度计算。“数据计算算法引擎”层调用“基于时序的节点信息关联算法”“基于ZAB协议的智能数据分类算法”完成相关工作。其中，“基于时序的节点信息关联算法”根据时间先后去寻找、匹配四个采集节点有效且最新的无感借阅数据集；
“基于ZAB协议的智能数据分类算法”在保证四个分布式采集节点数据的一致性的基础上，依据四个采集节点权重比，通过投票算法得到最终的借阅置信度。四个采集节点参与投票算法计算公式如下：
定义n个节点权重值分别为：w_1，w_2， ...， w_n；
数据集（人脸及图书信息）出現N个节点对应概率：p_1， p_2，...，p_n，p_x∈{0，1}；
n个节点置信度Cn，则公式表达为：
Cn=p_1*w_1/（w_1+w_2+...+w_n）+p_2*w_2/（w_1+w_2+...+w_n）+...+p_n*w_n/（w_1+w_2+...+w_n）
以重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统4个采集节点为例，置信度计算公式为：
C4=p_1*w_1/（w_1+w_2+w_3+w_4）+p_2*w_2/（w_1+w_2+w_3+w_4）+p_3*w_3/（w_1+w_2+w_3+w_4）+ p_4*w_4/（w_1+w_2+w_3+w_4）
设置借阅允许的置信度阈值为不小于80%，若读者在采集点1、3未被采集到信息，代入上述公式：
C4=0+1*0.1/（0.1+0.1+0.1+0.7）+0+1*0.7/（0.1+0.1+0.1+0.7）=0.8
得到读者本次借阅置信度为80%，“数据应用组件”层依据置信度计算结果判断是否允许读者借阅图书。若置信度≥80%，则允许借阅，通过系统间SIP2接口调用图书管理系统，完成图书借阅业务处理并反馈结果，由此完成一个完整的开放式无感智慧借阅系统处理流程。读者在此过程中不用知道系统四个采集节点的位置，也无需做任何借阅操作，全程无感。
4 重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统应用的关键问题
4.1 图书超高频芯片的定位精度问题
超高频芯片定位精度问题也可以理解为系统在多人密集通过时的人、书绑定准确度问题。重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统目前仅支持单人无感借阅，若多人同时通过，须保持一定间隔（不小于1.5米），否则会出现系统误判，可能将A读者借阅图书错误判定给距离较近的B读者。出现这种情况的原因在于系统用于识别图书芯片的置顶式RFID超高频芯片感应设备，对RFID芯片的定位不够精准[12]。目前，芯片定位精度问题属于超高频技术的瓶颈，芯片自身是无源的，读写器通过超高频电磁波激活并读取芯片信息，根据返回信息与发出电磁波的时间差实现测距，这种距离误差一般以分米计，定位误差较大。当通过无感借阅区域的两名或多名读者相距较近，小于系统能区分的最小误差距离时，就可能出现系统误判。
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统后续计划采用“建模”+“AI”学习的方法实现多读者密集通过时的人、书准确绑定，即通过程序将前端采集节点定位到的读者、图书统一抽象为立方体模型，模型划分为不同的区块，标识出图书在模型中的区块位置。通过AI算法，不断学习图书在模型中应该出现的正确位置，提升系统对多人多书绑定的准确度，解决芯片定位精度问题[13]。
4.2 人脸识别系统的构建及复用问题
人脸识别是开放式无感智慧借阅系统的重要功能组成，基础人脸数据库建设、人脸识别算法选型是系统建设的难点。
重庆图书馆没有为开放式无感智慧借阅系统单独开发人脸数据库。在系统建设之前，通过开发人脸录入小程序，允许办理读者证的读者录入面部信息，建立了可共用的读者人脸库。该库为独立数据库，可作为面部信息比对模板源，被馆内相关系统调用，做到数据共享，避免重复建设，降低开发成本，实现读者面部信息“一次录入，多系统使用”。
在采集端，开放式无感智慧借阅系统摒弃了耗时费力的定制开发路线，选择第三方成熟的算法完成读者人脸识别。根据重庆图书馆开放式无感借阅场景实际情况，采用百度Pyramidbox人脸检测模型。该模型是百度自研的人脸检测模型，于2018年3月份在WIDER Face数据集上取得第一名，是一种语境辅助的单次人脸检测新方法，能够解决在不受控制的环境中检测小的、模糊的及部分遮挡的人脸时的问题[14]。该模型非常契合重庆图书馆开放式无感借阅环境，通过应用Pyramidbox检测模型，系统在调用已有人脸库的基础上，能够快速、准确完成人脸信息比对，确定读者身份，从而“认识”读者。
4.3 开放式无感智慧借阅系统复杂的借阅失败情况
在测试环节，我们通过超六个月的密集用例测试，发现系统在读者正常情况下（即身体姿态、通过速度、图书持有姿势）的准确率可达99.8%。但开放式无感智慧借阅系统在实际应用中面对的情况是复杂的，有很多非系统本身的原因导致借阅失败，应在日常使用过程中，尽可能收集、归纳这些情况，并通过系统终端反馈给读者，便于其自行判断问题所在。开放式无感智慧借阅系统借阅失败的主要原因如表3所示。
由表3可以看到，在读者和图书均被开放式无感智慧借阅系统识别的前提下，因为读者证等第三方系统（图书管理系统）原因导致的借阅失败，可以被系统甄别并通过计算机终端（大屏幕、手机微信）向读者反馈，读者根据提示作相应处理。若读者和图书未被系统识别，情况则较为麻烦，系统不会给读者直观的提示，需要管理人员介入，通过系统后台查询读者在无感借阅区域的轨迹，分析原因后作相应的处理。这种借阅失败情况如果发生较多，会影响读者体验，浪费图书馆人力。长远来看，应该培养和规范读者对开放式无感智慧借阅系统的使用习惯，加强系统对复杂借阅失败情况的甄别和反馈，提升系统的容错能力，给读者更好的体验。
4.4 开放式无感智慧借阅系统建设成本问题
现阶段，与智慧图书馆相关的系统及设备，普遍花费很高。究其原因，智慧图书馆的技术较为前沿，如数字孪生、元宇宙、人工智能等，与图书馆业务的结合多为定制开发，也很少形成可批量复制的成熟产品而摊薄成本，其研发往往需要花费较高的投入、较长的时间。除国家图书馆、上海图书馆等行业头部图书馆有较强的研发力量且能够争取国家级专项经费支持外，市、县级甚至省级图书馆则很难获取技术及专项经费支持。
在这种情况下，重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统采取了“利旧复用”“合作研发”两种方式，尽量以较少的投入实现无感借阅功能。利旧方面，开放式无感智慧借阅系统通过置顶式设备获取图书芯片信息及读者面部信息，在进一步比对时需要图书馆建立超高频RFID系统数据库、读者人脸信息库。重庆图书馆已先后在2012年、2020年完成了图书超高频RFID自助借阅系统、读者人脸信息系统建设，开放式无感智慧借阅系统仅需部署相应的前端设备，通过系统间数据调用即可实现所需功能，避免重复建设，降低系统开发成本。合作方面，重庆图书馆与深圳远望谷信息技术有限公司合作研发。依托重庆图书馆对读者需求的精准定位，深圳远望谷信息技术有限公司深耕物联网行业多年的技术积累，由重庆图书馆提供场地、现场测试及需求定位，深圳远望谷信息技术有限公司负责前端硬件设备选型及软件研发，通过实践不断验证和完善系统，保证了开放式无感智慧借阅系统的功能可靠性，也很好地控制了投入。重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统的整体成本甚至低于十年前建设的图书超高频RFID自助借阅系统，大幅节约了双方的经费投入。随着已投用开放式无感智慧借阅系统的不断使用和完善，其也可作为一个低成本、可复用的智慧服务场景，向行业内其他图书馆推广。
5 重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统实施成效
5.1 打通了行业技术瓶颈
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统在行业内首先实现了真正意义上的无感借阅服务，填补了公共图书馆智慧借阅技术研发的空白，于2023年10月11日，成功入选文化和旅游部文化和旅游数字化创新示范“优秀案例”。系统在实践中优化、完善，形成了可复制、可移植的智慧服务场景，也为行业应用无感借阅提供了范例，对目前少数图书馆已开通的无感借阅服务（多采用闸机方式实现，限制了读者自由通行）在实现方式、便捷程度方面进行了极大的优化与提升。系统上线后，业内诸多图书馆来馆调研，或通过电话咨询方式了解系统实现方式、技术方案、服务情况等，为公共图书馆采取“馆企合作”“研用结合”方式探索智慧图书馆建设提供新的实现路径，对带动行业转型、丰富数字文化内涵具有重要意义。此外，开放式无感智慧借阅系统具有低成本、可复制的优势，在图书馆界推广应用后，有望实现可观的经济效益。
5.2 节約了读者的借阅时间，大幅提升借阅便捷度
重庆图书馆开放式无感智慧借阅系统大幅节约了读者获取纸质文献的时间成本。重庆图书馆自2023年3月20日启用并开通无感借阅服务以来，便捷高效的借书方式吸引了广大读者积极使用。八个月时间，服务读者达26 566人次，借阅文献104 407册次，占全馆借阅量的19.6%，且呈逐月上升趋势。传统的RFID自助借还方式，单次借阅图书耗时约为30—60秒，以单次借阅时间为30秒计算，重庆图书馆采用开放式无感智慧借阅方式后，为26 566人次读者节约了221.38小时。
未来，若以重庆市为例测算，全市现有公共图书馆42家，下属分馆、流通点、图书室近5 000家，以2022年全市公共图书馆借阅15 520 990人次，单次借阅时间为30秒计算，采用无感借阅后，每年可节约全市读者129 341小时，约合14.8年。
6 结语
开放式无感智慧借阅系统的建设、应用，是图书馆从服务场景入手进行智慧图书馆建设的一次有益探索。随着多人密集通过借阅功能的实现，无感借阅将突破技术瓶颈并广泛应用。以发展的眼光来看，未来图书馆对于智能化技术的运用，不应局限于传统的基础服务场景，应在国家层面“数字中国”“智慧图书馆”建设大政的引导下，转变发展思路，由高效能发展转向高质量发展。在此过程中，逐步明确智慧图书馆建设需求、构建智慧图书馆发展框架、厘清智慧图书馆概念，最终实现图书馆行业智慧化转型。
参考文献：
[1] 中国政府网.中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要[EB/OL].（2021-03-13）[2023-09-30].https：//www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm.
[2] 胡娟，柯平.我国智慧图书馆的发展现状与发展趋势研究[J].图书馆建设，2022（2）：80-89，101.
[3] 王世伟.论智慧图书馆的三大特點[J].中国图书馆学报，2012，38（6）：22-28.
[4] 李静，王威.基于无感通行的图书馆自助借还系统构建[J].产业与科技论坛，2022，21（11）：45-47.
[5] 秦鸿，李泰峰，郭亨艺，等.人脸识别技术在图书馆的应用研究[J].大学图书馆学报，2018，36（6）：49-54.
[6] 亢琦，陈芝荣.人脸识别技术在图书馆的应用实践与发展思考[J].图书与情报，2018（6）：97-100.
[7] 远望谷.XC-RF807固定式读写器产品介绍[EB/OL].[2023-09-30].https：//www.invengo.cn/productinfo72.html.
[8] 人脸识别产品和硬件介绍[EB/OL].（2020-05-17）[2023-09-30].https：//ai.baidu.com/ai-doc/FACE/vk37c1s81.
[9] 陈明.分布系统设计的CAP理论[J].计算机教育，2013，195（15）：109-112.
[10] 董龙成.基于ZooKeeper的配置中心系统设计与实现[D].西安：西安电子科技大学，2018.
[11] 王保云.物联网技术研究综述[J].电子测量与仪器学报，2009，23（12）：1-7.
[12] 褚楚.超高频RFID系统高效识别技术研究[D].成都：电子科技大学，2022.
[13] 第三代识别技术新突破：菜鸟RFID芯片出货量超1亿片[EB/OL].（2023-04-04）[2023-09-30].http：//www.xinhuanet.com/tech/20230404/adcbadf870ec46669df8e0aecaba3590/c.html.
[14] Pyramidbox人脸检测模型介绍[EB/OL].[2023-09-30].https：//www.paddlepaddle.org.cn/modelbasedetail/pyramidbox.
作者简介：严轩，重庆图书馆网络技术中心主任，副研究馆员，研究方向为图书馆现代信息技术建设与应用；
王雪梅，重庆市渝中区图书馆副馆长，馆员，研究方向为智慧图书馆建设。
收稿日期：2023-10-30本文责编：王晓琳
猜你喜欢 无感开放式人脸 开放式数字座舱软件平台IndiGO汽车工程师(2021年12期)2022-01-18有特点的人脸少儿美术·书法版(2021年9期)2021-10-20来翠园体验无感加油加油站服务指南(2021年7期)2021-10-14北京P+R停车场无感支付方案探讨中国交通信息化(2020年12期)2020-02-06金溢科技加速助推ETC无感加油中国交通信息化(2020年7期)2020-01-11小学作文开放式教学的思考作文成功之路·小学版(2019年9期)2019-10-17四大行纷纷推出无感支付产品理财·市场版(2019年10期)2019-09-10三国漫——人脸解锁动漫星空(2018年9期)2018-10-26开放式弹簧机数控系统开发制造技术与机床(2017年8期)2017-11-27马面部与人脸相似度惊人发明与创新(2015年33期)2015-02-27
