[發明專利]一種適用在線考試系統的人臉識別方法及其工作方法

在審

• 申請號: 202211235298.5
• 申請日: 2022-10-10
• 公開（公告）號: CN115601807A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 陳迪;顧世杰;于佳平
• 申請（專利權）人: 黑龍江資海科技集團有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/46;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06F21/32;G06Q50/20
• 代理公司: 哈爾濱市晨晟知識產權代理有限公司 23219
• 代理人: 劉坤

一種適用在線考試系統的人臉識別方法及其工作方法，屬于人臉識別計算領域。為提高在線考試系統的人臉識別精度。本發明輸入人臉圖像至數據庫服務器，采用百度視覺基于人臉關鍵點的3D圖像融合技術API，構建訓練數據集；采用基于MTCNN的人臉檢測方法進行人臉檢測；利用局部特征提取LBP方法，對佩戴口罩的人臉進行特征提取；進行人臉識別，輸出識別結果。本發明采用“一對一”地對比驗證人臉方式，用終端設備采集含有人臉的圖像或視頻流，通過與預先上傳的人員照片進行人臉特征比對，核實是否是同一個人，通過人臉識別技術對身份核實的方式進行在線考試，解決了在線考試中的替考作弊現象的發生。

技術領域

本發明屬于人臉識別計算領域，具體涉及一種適用在線考試系統的人臉識別方法及其工作方法。

背景技術

在線考試是檢驗學習效果的重要檢驗方式，利用人臉識別技術實現在線考試系統，將有效地杜絕考試替考等作弊行為的發生，并促進便捷、公平、高效的在線考試模式。近年來，人臉識別功能已廣泛應用，目前人臉識別技術應用較多的是門禁系統、考勤系統、電子護照身份證系統等，但是，在線考試過程中由于仍存在多種影響人臉識別精度的因素，佩戴眼鏡就是其中之一，在考試過程中由于是人員密集的公共場所，需戴上口罩，傳統人臉識別不能正常核驗身份，摘下口罩又會增加風險，這要求在線考試系統身份核對和隨機抓拍過程，將會存在因人臉被遮擋導致識別率不高的問題，需要更高精度的人臉識別技術。

發明內容

本發明要解決的問題是提高在線考試系統的人臉識別精度，提出一種適用在線考試系統的人臉識別方法及其工作方法。

為實現上述目的，本發明通過以下技術方案實現：

一種適用在線考試系統的人臉識別方法，包括如下步驟：

S1、輸入人臉圖像至數據庫服務器，采用百度視覺基于人臉關鍵點的3D圖像融合技術API，構建訓練數據集；

S2、采用基于MTCNN的人臉檢測方法進行人臉檢測；

S3、利用局部特征提取LBP方法，對佩戴口罩的人臉進行特征提取；

步驟S3的具體實現方法包括如下步驟：

S3.1、采用百度視覺基于人臉關鍵點的3D圖像融合技術API，預先構建訓練數據集，即調用API接口，將考試人員上傳的人臉圖像進行模擬口罩遮擋處理，使得同一人臉圖像包括無口罩遮擋人臉圖像、有口罩遮擋人臉圖像，儲存到訓練數據集中；

S3.2、通過LBP算子基于梯度信息的方法，對有口罩遮擋人臉圖像進行注意力機制訓練，提升有口罩遮擋人臉圖像的眼部幅值特征，計算有口罩遮擋人臉圖像中梯度信息的公式為：

其中，I(x,y)是人臉圖像上(x,y)點的像素值，T(x,y)是(x,y)點的梯度方向，A(x,y)是(x,y) 點的梯度幅度值；

S3.3、將有口罩遮擋人臉圖像的梯度方向進行量化處理，即將梯度角量化為N個區間，其量化公式為：

其中，表示某個像素點的梯度角度值，i表示量化算子，對于梯度幅度中的任一像素點I(x,y)，以I(x,y)為中心選定一個若干像素點的方塊區域，然后在量化后的梯度方向圖中選擇與梯度幅度圖中單元格位置相對應的一個相同大小的單元格幅度值進行累加得到眼部特征加權；

S4、進行人臉識別，輸出識別結果。

進一步的，步驟S2中的具體實現方法包括如下步驟：

S2.1、將人臉圖像縮放為12*12*3、24*24*3、48*48*3的三種尺寸的圖像，構成圖像金字塔，待用；