人臉識別技術在考試系統中的應用研究

摘要：近年來人臉識別技術是一種新型生物特征識別法，目前廣泛用于不同的領域中，如公安、司法、教育、政府、金融以及各事業單位等。尤其在教育領域中更為突出。考試系統以其公平、公正、快速、準確、具有低成本，高保密性等特點，因此逐漸取代傳統考試系統成為未來考試系統的主要發展趨勢。然而在考試系統為人們提供便利的同時也發現了一些新問題，其中系統的安全問題最為突出。為了加強考場中考生身份的驗證管理，避免出現考生替考、作弊等問題，本文對人臉識別技術在考試系統的應用現狀以及目前存在的問題進行研究，并通過闡述在考試系統中的人臉識別技術的重要性，進而提出有效的解決方案。

關鍵詞：人臉識別;技術;考試系統;應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）20-0179-02

2015年開始，國家對教育考試違紀作弊行為加大了處罰力度，并正式實施《中華人民共和國刑法修正案九》，其中第284條明確規定，國家考試中如有組織作弊者，將處以最高七年有期徒刑，該法律規定頒布后，教育部門明確提出要結合各地的實際情況，要求學生采用學生二代身份證到現場報名確認、現場采集指紋和照片等一系列生物特征，以此更好的防范替考事件的發生。為此全國各地快速升級作弊系統，大量黑科技如人臉識別、指數識別等運用到考試系統中，一時間生物識別技術成為全民關注的焦點話題，人臉識別技術以其獨特性和唯一性在考試系統中脫穎而出，成為眾多生物識別技術中的首選技術。

1人臉識別技術在考試系統中的重要性

近幾年來，教育部為了嚴厲防范和打擊替考、作弊等不良行為，實現對學生身份的有效甄別，逐漸由以往的人工主觀識別轉變為計算機科技設備技術，并迅速在全國范圍內的考試系統中應用。2018年深圳市首次將人臉識別技術應用于全國研究生考試中，對考生身份進行驗證，即學生進入考場前，需采用現場刷臉，待驗證成功后方可進入考場。之后全國各地招生考試中紛紛使用人臉識別系統，對考生進行自主身份驗證。利用人臉識別技術，能夠嚴防考試中出現替考、作弊等現象，進一步嚴肅考場紀律，真正維護好考試的公平公正。

2人臉識別技術

人臉識別過程依次為輸入圖像、人臉檢測、特征提取、人臉識別、確認。人臉檢測主要是對在給定視頻中能夠按照特定方法判斷人臉是否存在，如果存在則需要對人臉的位置、大小進行確定，在人臉識別系統中人臉檢測是最關鍵的一步也是第一步，檢測的可靠性對整個系統的準確性起著至關重要的作用。對人臉識別系統的早期研究主要則側重于無背景的圖像，這種圖像相對來說更加容易獲得，因此未能夠引起高度重視。近年來隨互聯網技術發展，人臉識別技術是一種新型生物特征識別法，要求對普通圖像識別，目前該技術不僅能夠運用于人臉識別中，同時還能夠應用于內容檢索，視頻處理等多個領域中，其中對于涉及QQ身份認證等一些具有較高身份認證需求和以圖像輸入為主的搜索引擎均屬于人類識別范疇。從一定程度上來看，人類識別是一種分類過程，能夠將不同特征圖像，根據其不同信息進行分類，在機器學習，模式識別圖像處理過程中，其首要的運輸類環節是特征提取。通過大量數據處理能夠獲得有用的信息，進而減少無用信息或者避免信息冗余性，能夠為獲得有價值信息，數據處理提供便利。除此之外，通過特征提取的方式能夠實現多維圖像降維操作。從計算機視角角度出發，在圖像處理過程中涉及像素包含很多重疊區域，這些內容會增加圖像在處理過程中的復雜性，降低圖像處理速度、效率。通過提取定位向量圖像處理，特征檢測提取匹配，可用于解決視覺問題，比如基于內容圖像檢索和人類識別檢測目標檢測等。對于人臉識別來說，首先需要進行人臉特征，提取之后與數據庫進行對接，根據人的特征匹配情況分類，從一定程度上來看，人臉識別是分為人類辨認、確認，其中人臉確認是數據庫圖像與檢測圖像匹配，之后根據結果來進行身份確認。人臉識別需要將數據庫圖像與待測人圖像比對之后，根據比對結果確認身份，因此相比人臉辨認來說人類確認更加容易實現，在人臉辨認中需要選擇合適的方法進行數據降維，對人臉識別率來說是比較重要的。然而將其應用在考試系統中，可以準確判斷參加考試的考生是否與圖像庫中的人是同一個考生。

3人臉識別方法

隨著人臉識別技術的發展，目前市場上有多種人臉識別法常用的方法，包括基于外觀人臉識別、神經網絡人連識別和特征人臉識別、支持向量機人臉識別等多種方法。基于特征人類識別法，在進行提取人類特征時需要掌握面部結構知識，包括人的五官形狀、特征等，之后計算面部特征間距離和面積等關系。根據歐式算法分類識別，該方法操作簡單，具有較強的光照變化，魯棒性強等特點，然而在實際使用過程中，當待檢測人員面部被遮擋時在特征提取過程中難度會提高，并且對于人臉表情姿態，敏感度高。對于結構面部特征之間的關系要求較高，而忽略面部細節，因此無法實現精準人臉識別。基于外觀人臉識別是通過面部信息采集進行人臉識別，該方法操作簡便很容易實現，因此也被獲得了高度重視，但該方法是通過圖像灰度值二維數組來實現的，通過圖像庫中圖像和待測圖像的相關性進行分類，這種方法從一定程度上來看易于理解，但在計算過程中耗時耗力，主要是由于這種圖像具備一定維數，在分類過程中需要將其置于高維空間中開展。基于網絡神經人類識別，在機器學習和認知科學中神經網絡是通過動物中樞神經，尤其是大腦啟發的模型，用于估計某種功能，該功能需要輸入未知數據和大量數據作為支持，通常表現為彼此相關聯的神經元單元，在神經元中進行信息交換。研究證明將神經網絡應用于人臉識別系統中，能夠使面部特征這一問題得以解決，而且具有很強的魯棒性。支持向量機的人臉識別是基于統計理論的一種學習方法，對于出現的新樣本圖像，識別起來比利用神經網絡更加廣泛，錯誤率更低，該方法在實驗中取得良好的效果。

4在考試系統中人臉識別技術的解決方案

在考試系統中人臉識別技術主要針對系統安全性問題，即提高系統的安全性，主要涉及替考、作弊等問題。第一，系統開發環境。人臉識別系統開發環境包括兩個部分軟件、硬件，由于考試系統帶有800萬像素攝像頭的計算機，電腦主屏為2.0GHz，操作系統為Windows732位。對軟件系統來說系統必須進行前臺和后臺的開發。人臉檢測采用微軟開發的視覺函數庫和圖像處理系統，使用matlab開發人臉特征提取和識別軟件。第二總體設計，該考試系統主要包括兩個部分即考試子系統和考務子系統，如圖1所示。

考試子系統由考試界面和身份驗證界面構成的，在考務子系統中包含人員題庫，試卷，考務等相關管理，考務子系統具體流程如下：教師登錄-新增考生信息-增加題庫-組卷-分發試卷-分配考生-推出登錄。考生子系統的流程是當考生進入到相應的考場之后，打開考試機輸入網址，進入系統界面，并在考試系統登錄頁面中輸入考生準考證號和密碼，正確輸入之后會跳轉人臉識別界面之后按照界面相關提示，打開攝像頭拍照完成人臉驗證，如圖2所示。如果驗證成功則頁面會自動跳轉相應的界面，此時可允許考生參與考試。

完成考試后提交試卷，等到完成考試之后需要系統體系結構設計由系統自動提交試卷即可退出考試程序。在考試系統設計過程中應當滿足實際應用需求和功能作為基礎，結合系統特點進行針對性設計，確保系統的適用性。設計考試系統中盡量使用一些成熟的技術，以避系統發生故障影響學生的正常考試。同時，應做好備考方案，防止意外事件的發生。另外，考試系統的界面要求保持美觀、簡潔且易于使用，因為考試系統面對的是考生，為便是于考生操作，界面理應設計簡單。第三，考試系統詳細設計。系統識別模塊的業務流程包括考生報名階段、考前階段和開考階段。考生報名階段需進行二代身份證驗證和人臉識別，采集考生照片以及相關信息并上傳至數據庫。考試系統會自動將關聯考生科目信息和準考照片進行建模，當學生進入考場之后，通過考證密碼登錄系統，會由系統自動跳轉到人臉識別界面，考生需要正對攝像頭拍照保存，將照片上傳服務器，之后系統會與報名階段的照片進行比對比，比對成功后跳轉至考試界面進行考試，否則將會被確認為替考者，取消考試資格并進入系統黑名單。

5總結

總之，隨著人臉識別技術的逐步成熟，這種生物特征識別技術廣泛應用于各行各業中，其中考試系統最為突出，傳統考試弊端日漸清晰，而且在線考試系統因其高效率、經濟性以及便利性等優勢，應用范圍更加廣泛。

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【通聯編輯：聞翔軍】

收稿日期：2020-03-16

作者簡介：關德君（1980-），男，遼寧遼陽人，碩士研究生，副教授，主要研究方向為遠程教育、計算機應用。