考试作弊行为识别方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及人工智能技术，应用于智慧教育领域中，揭露了一种考试作弊行为识别方法，该方法包括：接收并响应用户发出携带用户身份信息的考试请求，采集所述用户的实时图像，对所述实时图像进行身份识别，当所述用户通过身份识别时，开始考试，采集所述用户在考试过程中的视频文件，识别所述用户的视线偏离行为、头部偏离行为及语音交流行为，最后根据所述视线偏离行为、头部偏离行为及语音交流行为综合判断所述用户是否作弊。本发明专利技术还揭露了一种电子设备及计算机存储介质。利用本发明专利技术，可提高作弊行为识别的准确度及效率。此外，本申请还涉及区块链技术，所述用户身份信息可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
考试作弊行为识别方法、电子设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能技术，应用于智慧教育领域中，尤其涉及一种考试作弊行为识别方法、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
伴随着移动设备和互联网技术的发展，出现了在线考试系统，在线考试系统可以使得试题的形式和内容多样化。利用在线考试系统进行考试的实现方式主要包括两种：一)固定地址使用方式：设置专门用于考试的机房和设备，考试者在特定时间和特定机房中使用计算机终端进行答题考试，通过安排监考人或者监控摄像的方式阻止学生舞弊；二)不限制使用地址的方式：设置专门的互联网服务器存储考题，考试者可以在任何地方在需要考试的时候使用个人终端通过互联网登录该系统进行答题考试，一般这种考试是用于自测而不考虑考试者的作弊问题。然而，安排监考人或监控摄像都需要人力成本，且无法及时全面识别出考试作弊行为；另外，现有技术中通常通过识别考试者的视线偏离情况判断考试者是否作弊，判断标准单一片面，出现误判和漏判的情况。因此，亟需提供一种能准确识别考试作弊行为的的方法。
技术实现思路
鉴于以上内容，本专利技术提供一种考试作弊行为识别方法、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高考试防作弊效率及准确率。为实现上述目的，本专利技术提供一种考试作弊行为识别方法，适用于电子设备，该方法包括：接收并响应用户发出的携带用户身份信息的考试请求，控制所述图像采集单元采集所述用户的实时图像；对所述实时图像进行人脸识别，识别出与所述实时图像对应的身份信息，判断所述实时图像对应的身份信息是否与所述用户身份信息一致；当所述实时图像对应的身份信息与所述用户身份信息一致时，向用户展示考试数据，控制所述图像采集单元及所述声音采集单元对所述用户进行视频采集，得到所述用户在考试过程中的视频文件，其中，所述视频文件包括图像内容和音频内容；从所述视频文件中获取所述用户在第一预设时间段内的图像内容，从所述图像内容中提取所述用户的预设类型眼部特征，根据所述预设类型眼部特征及第一预设识别策略识别所述用户的视线偏离及头部偏离的行为；从所述视频文件中获取所述用户在第一预设时间段内的音频内容，从所述音频内容中提取所述用户的预设类型语音特征，根据所述预设类型语音特征及第二预设识别策略识别所述用户的语音交流的行为；根据所述视线偏离、头部偏离及语音交流的行为识别所述用户的异常行为，并基于所述异常行为判断所述用户是否作弊；及当判断所述用户作弊时，向所述用户展示提示信息并结束考试。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器、图像采集单元及声音采集单元，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的考试作弊行为识别程序，所述考试作弊行为识别程序被所述处理器执行时可实现如上所述考试作弊行为识别方法中的任意步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括考试作弊行为识别程序，所述考试作弊行为识别程序被处理器执行时，可实现如上所述的考试作弊行为识别方法的步骤。本专利技术提出的考试作弊行为识别方法、电子设备及计算机可读存储介质，首先对用户进行身份识别，当用户通过身份识别时，开始考试，然后采集用户在考试过程中的考试视频片段及考试音频片段，识别用户的第一行为及第二行为，最后根据第一行为及第二行为判断用户是否作弊。1.通过识别用户在考试过程中的头部偏离及视线偏离及语音等，综合判断用户是否作弊，评判标准更全面，更有效防止作弊；2.在识别头部偏离过程中，利用头部偏离时眼角距离会变小的特性，可以减少计算量，提高识别速度；3.在识别多种行为后，对多种行为进行异常行为判断，可有效减少误判，提高用户使用体验；4.通过持续对用户进行身份识别、活体识别，有效防止他人替考的现象；综上，以上实施例可提高作弊行为识别的准确度、速度，有效防止误判，提高用户使用体验，且监管平台只需安排少量人员进行复核、抽检、投诉处理等，大幅降低了成本。附图说明图1为本专利技术考试作弊行为识别方法较佳实施例的流程图；图2为本专利技术电子设备较佳实施例的流程图；图3为图2中考试作弊行为识别程序的程序模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限制本专利技术。本方案可应用于智慧教育领域中，从而推动智慧城市的建设。本专利技术提供一种考试作弊行为识别方法、电子设备及计算机可读存储介质，可提高考试防作弊的效率。下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。参照图1所示，为本专利技术考试作弊行为识别方法较佳实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中，所述考试作弊行为识别方法包括：步骤S1-步骤S7。步骤S1，接收并响应用户发出的携带用户身份信息的考试请求，控制所述图像采集单元采集所述用户的实时图像。在本实施例中，以电子设备为执行主体对以下步骤进行说明。例如，电子设备为智能手机，图像采集单元为智能手机的前置摄像头，声音采集单元为智能手机的麦克风。用户首先需要输入用户身份信息，登录考试系统，登录成功后点击开始考试，生成考试请求发送至电子设备，电子设备控制手机前置摄像头及麦克风开始进行信息采集，包括：实时图像采集、视频采集及声音采集。需要强调的是，为进一步保证上述用户身份信息的私密和安全性，上述用户身份信息还可以存储于一区块链的节点中。上述考试请求中包括用户登录时产生的用户身份信息，例如，用户身份信息包括：用户名字、证件号、考号及照片等。步骤S2，对所述实时图像进行人脸识别，识别出与所述实时图像对应的身份信息，判断所述实时图像对应的身份信息是否与所述用户身份信息一致。为了避免替考的情况，确保用户是本人考试，在开始考试前，需要对用户进行身份识别。在本实施例中，所述对所述实时图像进行人脸识别，识别出与所述实时图像对应的身份信息，判断所述实时图像对应的身份信息是否与所述用户身份信息一致，包括：a1、将所述实时图像输入预先训练好的人脸识别系统，识别出与所述实时图像匹配的预设用户信息数据库中的一张或多张身份证照片；a2、将所述一张或多张身份证照片对应的身份信息作为所述实时图像对应的身份信息；a3、将所述用户身份信息与所述实时图像对应的身份信息进行比对；a4、当所述实时图像对应的身份信息中存在与所述用户身份信息匹配的身份信息时，判断所述实时图像对应的身份信息与所述用户身份信息一致；或a5、当所述实时图像对应的身份信息中不存在与所述用户身份信息匹配的信息时，判断所述实时图像对应的身份信息与所述用户身份信息不一致。上述人脸识别系统为预先训练好的且定期更新。上述预设用户信息数据库包括所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考试作弊行为识别方法，适用于电子设备，所述电子设备包括：图像采集单元、声音采集单元，其特征在于，该方法包括：/n接收并响应用户发出的携带用户身份信息的考试请求，控制所述图像采集单元采集所述用户的实时图像；/n对所述实时图像进行人脸识别，识别出与所述实时图像对应的身份信息，判断所述实时图像对应的身份信息是否与所述用户身份信息一致；/n当所述实时图像对应的身份信息与所述用户身份信息一致时，向用户展示考试数据，控制所述图像采集单元及所述声音采集单元对所述用户进行视频采集，得到所述用户在考试过程中的视频文件，其中，所述视频文件包括图像内容和音频内容；/n从所述视频文件中获取所述用户在第一预设时间段内的图像内容，从所述图像内容中提取所述用户的预设类型眼部特征，根据所述预设类型眼部特征及第一预设识别策略识别所述用户的视线偏离及头部偏离的行为；/n从所述视频文件中获取所述用户在第一预设时间段内的音频内容，从所述音频内容中提取所述用户的预设类型语音特征，根据所述预设类型语音特征及第二预设识别策略识别所述用户的语音交流的行为；/n根据所述视线偏离、头部偏离及语音交流的行为识别所述用户的异常行为，并基于所述异常行为判断所述用户是否作弊；及/n当判断所述用户作弊时，向所述用户展示提示信息并结束考试。/n...

【技术特征摘要】
1.一种考试作弊行为识别方法，适用于电子设备，所述电子设备包括：图像采集单元、声音采集单元，其特征在于，该方法包括：
接收并响应用户发出的携带用户身份信息的考试请求，控制所述图像采集单元采集所述用户的实时图像；
对所述实时图像进行人脸识别，识别出与所述实时图像对应的身份信息，判断所述实时图像对应的身份信息是否与所述用户身份信息一致；
当所述实时图像对应的身份信息与所述用户身份信息一致时，向用户展示考试数据，控制所述图像采集单元及所述声音采集单元对所述用户进行视频采集，得到所述用户在考试过程中的视频文件，其中，所述视频文件包括图像内容和音频内容；
从所述视频文件中获取所述用户在第一预设时间段内的图像内容，从所述图像内容中提取所述用户的预设类型眼部特征，根据所述预设类型眼部特征及第一预设识别策略识别所述用户的视线偏离及头部偏离的行为；
从所述视频文件中获取所述用户在第一预设时间段内的音频内容，从所述音频内容中提取所述用户的预设类型语音特征，根据所述预设类型语音特征及第二预设识别策略识别所述用户的语音交流的行为；
根据所述视线偏离、头部偏离及语音交流的行为识别所述用户的异常行为，并基于所述异常行为判断所述用户是否作弊；及
当判断所述用户作弊时，向所述用户展示提示信息并结束考试。


2.根据权利要求1所述的考试作弊行为识别方法，其特征在于，所述预设类型眼部特征包括视线方向及眼角距离，根据所述预设类型眼部特征及第一预设识别策略识别所述用户的视线偏离及头部偏离的行为，包括：
获取预设行为数据库，包括：预设行为数据及行为标签的映射数据；
获取所述预设类型眼部特征中的视线方向，当判断所述预设行为数据库中存在与所述视线方向匹配的预设行为数据、且与所述视线方向匹配的所述预设行为数据的行为标签为预设类型标签时，判断所述用户存在视线偏离的行为；及
获取所述预设类型眼部特征中的眼角距离，计算所述眼角距离与所述用户的标准眼角距离的眼角距离变化量，当所述眼角距离变化量占所述标准眼角距离的比例超过第一预设阈值时，判断所述用户存在头部偏离的行为。


3.根据权利要求1所述的考试作弊行为识别方法，其特征在于，所述根据所述预设类型语音特征及第二预设识别策略识别所述用户的语音交流的行为，包括：
获取所述预设类型语音特征对应的文本数据，从所述文本数据中提取关键词，得到所述考试音频片段对应的关键词；
确定所述用户当前答题内容，获取与所述当前答题内容对应的预设关键词集合；及
分析所述考试音频片段对应的关键词及所述预设关键词集合，当所述预设关键词集合中存在与所述考试音频片段对应的关键词匹配的关键词时，判断所述用户存在语音交流的行为。


4.根据权利要求1所述的考试作弊行为识别方法，其特征在于，所述根据所述视线偏离、头部偏离及语音交流的行为识别所述用户的异常行为，并基于所述异常行为判断所述用户是否作弊，包括：
记录所述视线偏离及头部偏离的持续时间，当所述视线偏离及头部偏离的持续时间超过第二预设阈值时，判断所述视线偏离及头部偏离为异常行为，或者，当识别出所述用户的语音交流的行为时，将所述语音交流的行为作为异常行为，并向所述用户发出警告信息；及
记录异常行为次数，当异常行为次数超过第三预设阈值时，判断所述用户作弊。


5.根据权利要求1至4中任意一项所述的考试作弊行为识别方法，其特征在于，所述对所述实时图像进行人脸识别，识别出与所述实时图像对应的身份信息，判断所述实时图像对应的身份信息是否与所述用户身份信息一致，所述用户身份信息可存储于区块链中，包括：
将所述实时图像输入预先训练好的人脸识别系统，识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘卉，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44