[發明專利]基于計算機考試信息化機房座位管理方法、裝置及設備在審
| 申請號: | 202011471444.5 | 申請日: | 2020-12-15 |
| 公開(公告)號: | CN112581081A | 公開(公告)日: | 2021-03-30 |
| 發明(設計)人: | 鄭祿;劉勁松;洪英;陳紅;張貴湖;朱曉光 | 申請(專利權)人: | 中南民族大學 |
| 主分類號: | G06Q10/10 | 分類號: | G06Q10/10;G06Q50/20;G06K9/00 |
| 代理公司: | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人: | 胡海國 |
| 地址: | 430074 湖北省武漢*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 計算機 考試 信息化 機房 座位 管理 方法 裝置 設備 | ||
1.一種基于計算機考試信息化機房座位管理方法,其特征在于,所述基于計算機考試信息化機房座位管理方法包括:
獲取考生的身份信息,并根據所述身份信息識別所述考生的準考證信息;
采集所述考生的當前人臉圖像信息,并根據所述身份信息及所述準考證信息對所述當前人臉圖像信息進行身份驗證,獲得身份驗證結果;
將所述身份驗證結果和所述準考證信息輸入至預設座位分配策略模型中,獲得所述考生的機房座位分配結果。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取考生的身份信息,并根據所述身份信息識別所述考生的準考證信息的步驟,包括:
獲取考生的身份信息,并對所述身份信息進行異構數據處理,獲得身份編碼信息和身份圖像;
根據所述身份編碼信息和所述身份圖像確定所述考生的準考證信息。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述身份編碼信息和所述身份圖像確定所述考生的準考證信息的步驟,包括:
根據所述身份編碼信息從預設報名信息庫中查找對應的考生報名信息;
從所述考生報名信息中提取報名圖像,并對所述身份圖像和所述報名圖像進行匹配;
在匹配一致時,將所述考生報名信息作為所述考生的準考證信息。
4.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述采集所述考生的當前人臉圖像信息,并根據所述身份信息及所述準考證信息對所述當前人臉圖像信息進行身份驗證,獲得身份驗證結果的步驟,包括:
采集所述考生的當前人臉圖像信息,并根據所述當前人臉圖像信息確定所述考生的人臉圖像;
對所述人臉圖像進行SIFT處理,獲得所述人臉圖像的尺寸空間;
根據所述尺寸空間確定所述人臉圖像的關鍵點,并對所述關鍵點進行最小二乘擬合,獲得所述關鍵點的尺度信息和坐標信息;
根據所述尺度信息和所述坐標信息確定人臉特征信息;
根據所述身份圖像獲得身份圖像特征信息,并根據所述報名圖像獲得準考圖像特征信息;
對所述身份圖像特征信息與所述準考圖像特征信息進行融合處理,獲得驗證圖像特征信息;
根據所述驗證圖像特征信息對所述人臉特征信息進行身份驗證,獲得身份驗證標識,并將所述身份驗證標識作為身份驗證結果。
5.如權利要求1-4任一項所述的方法,其特征在于,所述獲取考生的身份信息,并根據所述身份信息識別所述考生的準考證信息的步驟之前,還包括:
獲取樣本考場數、樣本考生報名信息及樣本機房座位編號;
根據所述樣本考場數和所述樣本考生報名信息生成第一預設約束條件;
根據所述樣本考場數和所述樣本機房座位編號生成第二預設約束條件;
根據所述樣本考場數、所述樣本考生報名信息、所述樣本機房座位編號、所述第一預設約束條件及所述第二預設約束條件對初始神經網絡模型進行訓練,獲得預設座位分配策略模型。
6.如權利要求5所述的方法,其特征在于,所述將所述身份驗證結果和所述準考證信息輸入至預設座位分配策略模型中,獲得所述考生的機房座位分配結果的步驟之后,還包括:
根據所述準考證信息和所述機房座位分配結果生成目標準考證圖像;
對所述目標準考證圖像進行加密處理,獲得加密準考證圖像,并將所述加密準考證圖像發送至專用服務器中,以使所述專用服務器對所述加密準考證圖像進行處理。
7.如權利要求6所述的方法,其特征在于,所述根據所述準考證信息和所述機房座位分配結果生成目標準考證圖像的步驟,包括:
根據所述準考證信息生成準考證圖像,并獲取所述準考證圖像中第一選取區域中像素點的深度值;
獲取所述第一選取區域中分割對象的深度值范圍;
確定所述深度值處于所述深度值范圍內的像素點,并根據所述像素點形成深度值導出區域;
根據所述深度值導出區域對所述準考證圖像進行分割處理,獲得目標考生圖像;
將所述目標考生圖像和所述機房座位分配結果進行拼合,獲得目標準考證圖像。
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