基于人脸识别的在线自动监考系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及监考系统技术领域，公开了一种基于人脸识别的在线自动监考系统，包括处理器模块，以及分别与处理模块连接的人脸识别模块、动作采集模块、提醒模块；人脸识别模块，用来提取考生的面部信息特征得到特征集合，并将特征集合发送至处理器模块进行考生身份认证；动作采集模块采集考生在考试过程中的动作并发送至处理器模块进行作弊行为的认定，并得到判断结果，随后将判断结果发送至提醒模块；提醒模块根据判断结果，按照预设的提醒方式作出提醒。本发明专利技术通过人脸识别技术确认考生身份，同时考试过程中全程自动监考，具有防止考生作弊的有益效果。弊的有益效果。弊的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸识别的在线自动监考系统及方法


[0001]本专利技术涉及监考系统
，具体涉及一种基于人脸识别的在线自动监考系统及方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，越来越多的传统行业都与科技进行了完美结合，尤其是在教育行业中，由原来的线下面对面一对多教学，发展到现在利用计算机进行线上一对一教学，整个教学模式发生了非常大的变化。而在传统的考试中，为避免极个别考生作弊，为广大的考生营造一个公平的考试环境，往往需要老师在考试过程中全程人工监考，极大程度上浪费了人力资源且对监考老师来说，也是一个工作量极大的工作。所以，为了减少监考老师的额外工作，又能保证考试的公平性，对于在线自动监考系统的研究就显得十分必要。
[0003]现有技术中，有一种智慧监考反作弊系统，涉及监考系统
本专利技术包括监考系统，监考系统连接有监控摄像头，监考摄像头安装在考生正前方；监考系统包括考生信息确认模块、试卷管理模块、考生行为分析模块、采集模块，储存模块；考生信息确认模块包括人脸识别单元，采集模块用于采集考生作弊动作的图像和声音，监考系统连接有服务器。本专利技术通过人脸识别单元对考生身份信息进行确认，考生行为分析模块对考生的头部动作、声音、肢体动作进行捕捉分析，以判断该考生是否存在作弊行为，减少了监考人员的负担，有效避免了监考中作弊现象的发生。
[0004]虽然该系统能够实现智能监考的功能，但是其监考的过程太过复杂且准确率低，并且并不适用于所有考试，例如传统的纸质考试。故，现在急需一种适用于所有考试，且监考过程效率高、准确性高的在线监考系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术意在提供基于人脸识别的在线自动监考系统，以解决现有监考系统适应度不够且效率低、准确率低的技术问题。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：基于人脸识别的在线自动监考系统，包括处理器模块，以及分别与处理模块连接的人脸识别模块、动作采集模块和提醒模块；
[0007]人脸识别模块，用来提取考生的面部信息特征得到特征集合，并将特征集合发送至处理器模块进行考生身份认证；
[0008]动作采集模块，包括设置在考场内的若干高清摄像头，用来采集考生在考试过程中的动作并形成动作集合，随后将动作集合发送至处理器模块进行作弊行为的认定；
[0009]处理器模块，包括分析判断单元和数据存储单元；
[0010]分析判断单元，用来接收特征集合，并将特征集合与预存的考生面部特征进行比对，用来确认考生的身份；所述分析判断单元接收动作集合后，按照预设的判断方法对考生的动作进行判断，若满足预设的判断条件，则判断对应的考生存在作弊行为；反之则判断对应的考生无异常；
[0011]数据存储单元，用来存储人脸识别模块的数据、动作采集模块的数据、考生面部特征数据和判断方法数据；
[0012]处理器模块用来分析判断考生在考试过程中做出的动作集合，并得到判断结果，随后将判断结果发送至提醒模块；
[0013]提醒模块，包括显示屏和扬声器；所述提醒模块用来接收判断结果，并按照预设的提醒方式作出提醒。
[0014]本方案的原理及优点是：实际应用时，首先利用人脸识别技术对考生的身份进行确认，避免出现代考的作弊行为，进行初步防作弊，随后利用设置在考场内的若干摄像头，在考生考试过程中全程对所有考生的行为动作进行全方位监控，避免因摄像头设置不合理导致出现监控死角，从而给极个别考生作弊的机会，破坏考试的公平性。摄像头采集到考生的动作后，将动作形成动作集合并发送给处理器模块，按照在处理器模块中预设的判断方法对考生的动作进行判断，将采集的动作集合与预存的作弊行为对比；若对比度在阈值以上，则判定考生作弊；若对比度在阈值以下，则判定考生无异常，最后将判断结果发送给提醒模块作出相应提醒，尽可能地保证考试的公平公正，营造健康、正态的考试环境。
[0015]优选的，作为一种改进，预存的考生面部特征为，考试前采集并存储进所述数据存储单元的所有考生的面部特征。
[0016]考虑到人在成长过程中面部特征的变化，故在考试前对所有考生的面部特征进行采集并保存，以便在考试时提供身份对比原件，既能保证考试面部特征的实时性，又能保证在匹配过程中的对比速度，减少身份认证时间，避免出现拥堵现象以及考试开始后还有考生在认证身份，影响考试的进程。
[0017]优选的，作为一种改进，预设的判断方法为，将采集的动作集合与预存的作弊行为对比，若对比度大于阈值则判定考生作弊，若对比度小于阈值则判定考生无异常。
[0018]提前将作为对比的作弊行为预存进系统中，以便系统直接调取数据进行对比，同时考虑到作弊行为的差异性，设置一个对比度的阈值，提供了合理的误差误差范围，最大程度保证了对作弊行为判断的准确性。
[0019]优选的，作为一种改进，预存的作弊行为包括头部转向行为、上半身偏离行为、小抄行为和离开座位行为。
[0020]通过以往考试的经验以及大数据分析，将作弊行为分为头部转向行为、上半身偏离行为、小抄行为和离开座位这几类，使作弊行为包含面更广，保证了作弊行为判断的全面性，同时通过预存的作弊行为对比，加快了判断过程，保证了系统的工作效率以及出现作弊行为时，及时作出处理，保证考试的公平性。
[0021]本专利技术还提供了一种基于人脸识别的在线自动监考方法，包括以下步骤：
[0022]步骤S1，在距离考试开始预设时间段之前开启在线自动监考系统，在考生进入考场前人脸识别模块确认考生身份，当考生身份确认无误后提醒模块发出考生对应的考试座位号；
[0023]步骤S2，满足开始考试时间要求且考生开始动笔答题后，在线自动监考系统开始监考工作，动作采集模块实时采集考生在考试过程中做出的动作并形成动作集合，随后将动作集合发送至处理器模块；
[0024]步骤S3，处理器模块接收所述动作集合后，按照预设的判断方法对考生的动作进
行判断，若满足预设的判断条件，采集到的动作集合与预存的作弊行为特征图片对比度在阈值以上，则判断对应的考生存在作弊行为；反之则判断对应的考生无异常；得到判断结果后，处理器模块将判断结果发送至提醒模块；
[0025]步骤S4，提醒模块接收判断结果后按照预设的提醒方式作出提醒。
[0026]本方法的优点在于，整体监考的方法简单且逻辑清晰，通过人脸识别技术核对考生身份后，在考试过程中利用动作采集模块的摄像头全程监控，并且将采集到的动作发送至处理器模块按照预设的判断方法对考生的动作进行判断，能够重点区分考生在考试过程中做出的动作是作弊行为还是其自身的习惯性行为，避免造成误判给考生带来心理压力影响考试成绩，同时也保证不遗漏任何作弊行为，确保考试的公平性。
[0027]优选的，作为一种改进，预设的提醒方式为，若判断考生存在作弊行为，则通过扬声器在该考场发出语音提醒；若判断考生无异常，则向后台发送备注提醒。
[0028]通过系统的判断，若认定考生存在作弊行为，则通过扬声器在该考场发出语音提醒，以达到制止本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人脸识别的在线自动监考系统，其特征在于：包括处理器模块，以及分别与处理模块连接的人脸识别模块、动作采集模块和提醒模块；所述人脸识别模块，用来提取考生的面部信息特征得到特征集合，并将特征集合发送至处理器模块进行考生身份认证；所述动作采集模块，包括设置在考场内的若干高清摄像头，用来采集考生在考试过程中的动作并形成动作集合，随后将动作集合发送至处理器模块进行作弊行为的认定；所述处理器模块，包括分析判断单元和数据存储单元；所述分析判断单元，用来接收特征集合，并将特征集合与预存的考生面部特征进行比对，用来确认考生的身份；所述分析判断单元接收动作集合后，按照预设的判断方法对考生的动作进行判断，若满足预设的判断条件，则判断对应的考生存在作弊行为；反之则判断对应的考生无异常；所述数据存储单元，用来存储人脸识别模块的数据、动作采集模块的数据、考生面部特征数据和判断方法数据；所述处理器模块用来分析判断考生在考试过程中做出的动作集合，并得到判断结果，随后将判断结果发送至提醒模块；所述提醒模块，包括显示屏和扬声器；所述提醒模块用来接收判断结果，并按照预设的提醒方式作出提醒。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的在线自动监考系统，其特征在于：所述预存的考生面部特征为，考试前采集并存储进所述数据存储单元的所有考生的面部特征。3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的在线自动监考系统，其特征在于：所述预设的判断方法为，将采集的动作集合与预存的作弊行为对比，若对比度大于阈值则判定考生作弊，若对比度小于阈值则判定考生无异常。4.根据权利要求3所述的基于人脸识别的在线自动监考系统，其特征在于：所述预存的作弊行为包括头部转向行为、上半身偏离行为、小抄行为和离开座位行为。5.基于人脸识别的在线自动监考方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，在距离考试开始预设时间段之前开启在线自动监考系统，在考生进入考场前人脸识别模块确认考生身份，当考...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭峻国，
申请(专利权)人：贵州东冠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：