[發明專利]一種防作弊遠程考試方法

在審

• 申請號: 201710130071.7
• 申請日: 2017-03-07
• 公開（公告）號: CN106920194A
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 佛山市金藍領教育科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司11212
• 代理人: 談杰

技術領域

本發明屬于信息化遠程教學技術領域，尤其涉及一種防作弊遠程考試方法。

背景技術

隨著信息技術的發展，網絡教育，網絡考試越來越普遍，遠程教育、遠程考試在一定程度上方便了老師和學生，同時也平衡了地區間的教育資源差距。但是遠程考試同時也存在一定的缺陷，沒有監考員的存在造成遠程考試容易作弊，影響考試的公平性，也影響了教育的質量。

?在網絡遠程考試中，通過分析考生視覺焦點和心理情緒變化可以在一定程度上判斷考生是否在進行作弊。

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

微表情，是心理學名詞。人們通過做一些表情把內心感受表達給對方看，在人們做的不同表情之間，或是某個表情里，臉部會“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持續1/25秒，雖然一個下意識的表情可能只持續一瞬間，但這種特性，很容易暴露情緒。當面部在做某個表情時，這些持續時間極短的表情會突然一閃而過，而且有時表達相反的情緒。“微表情”一閃而過，通常甚至清醒的作表情的人和觀察者都察覺不到。在實驗里，只有10%的人察覺到。比起人們有意識做出的表情，“微表情”更能體現人們真實的感受和動機。

在人面識別的基礎上再結合“微表情”的進行人面分析，利用計算機的高速捕捉和計算能力能更好地識別和分析出人的微表情變化，從而可以判斷出分析對象的心理行為。

發明內容

基于現有技術存在上述問題，本發明提供一種防作弊遠程考試方法，其通過對考生進行拍攝，并通過網絡服務器輔助對圖像進行處理分析，建立人面模型分析學習者的微表情變化和行為動態，從而判斷考生是否存在作弊行為并作出警告，在一定程度上可以防止遠程網絡考試作弊。

一種防作弊遠程考試方法，其包括以下步驟：

步驟S10考生安排，考試管理模塊調用數據中的考生信息，根據考生信息生成考試場次、考試時間、考試科目和考生考號；

步驟S20考卷生成：根據步驟S10的考生安排信息，試題隨機生成模塊根據考號和考試科目從題庫中調取試題通用模板，通過隨機算法生成隨機信息填充試題模板或者隨機生成答案順序，而生成試卷；

步驟S30考生登錄：考生根據自己的考號登錄考生客戶端，并調整攝像設備對自己進行拍攝；

步驟S40圖像采集，控制攝像設備對考生進行拍攝，將拍攝到的圖像傳遞到顏色分析模塊，并隨時根據顏色分析模塊反饋調整拍攝角度；

步驟S50圖像顏色分析，將采集到的圖像信息進行分析，分析圖像的顏色變化，區分人面區域和背景區域，并確定人面位置，根據人面的位置調整拍攝角度，使人面處于圖像中間；

步驟S60像素統計分析，對圖像進行像素化，再對圖像中的人面區域進行像素統計分析，對人面進行細致識別，并判斷考生人面與系統中的人面信息是否匹配，確認是否本人參加考試，若非本人考試則反饋作弊信息，鎖定考生客戶端并發出提示；

步驟S70標記特征點，如考生身份通過確認，則結合人面細致識別結果和生物信息進行比對，標記出圖像中人面特征點；

步驟S80建立人面模型，根據特征點和人面信息對分析對象建立人面模型，模擬人面特征點變化分析；

步驟S90作弊分析，根據人面的變化結合生物情緒行為信息比對得出分析對象的瞬時情緒和細微動作分析，當分析出考生可能存在作弊行為時向考生客戶端發出警告信息，累計超過三次作弊行為則鎖定考生客戶端。

其中，所述的步驟S40圖像采集能夠分為步驟S41靜態圖像采集和步驟S42動態圖像采集，步驟S41靜態圖像采集后執行步驟S50顏色分析，調整拍攝角度；步驟S42動態圖像采集后執行步驟S60，對人面區域進行像素統計分析。

其中，所述的步驟S90中的生物情緒行為信息包括人面微表情信息和人為動作信息。

其中，所述的步驟S60像素統計分析還包括步驟S61，連接互聯服務器輔助對圖像進行像素統計分析計算。

其中，所述的分析方法還包括步驟S110大數據分析更新維護，執行步驟S90后對分析結果結合互聯網數據進行大數據分析再次確認分析結果，并根據分析結果對生物信息數據庫進行更新維護。

其中，所述的S90中的作弊行為包括視角焦點頻繁離開屏幕范圍。

具體實施方式

下面結合具體實施例對本發明作進一步的描述。