【摘要】替考是網(wǎng)絡(luò)考試威脅最大的作弊手段，本文提出了一種基于SURF人臉識別的防替考方法。SURF人臉識別算法具有平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變的特性，能夠有效避免“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。實驗表明，本文提出的方法具有比基于特征臉的方法更高的匹配準(zhǔn)確度。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)考試 人臉識別 SURF 特征臉

目前，大量考試已采用網(wǎng)絡(luò)考試，比如電大，GRE，大學(xué)英語四、六級，高中計算機課程會考等。由于網(wǎng)絡(luò)考試沒有試卷印刷、傳送等環(huán)節(jié)，因此保密性要優(yōu)于紙質(zhì)試卷考試，而且，很多網(wǎng)絡(luò)考試采用試題庫隨機抽題，加強了保密性。目前，對網(wǎng)絡(luò)考試威脅最大的作弊手段是替考，如何防止替考是網(wǎng)絡(luò)考試急需解決的問題。

一、相關(guān)工作和本文的貢獻

人臉識別技術(shù)具有用戶接受度高（非接觸、不干擾用戶）、性價比高、通用性好等優(yōu)點，所以提出使用人臉識別防止替考。人臉識別算法在近幾十年得到快速發(fā)展，各種算法層出不窮，因此，選擇最適合網(wǎng)絡(luò)考試的人臉識別方法，是防替考的關(guān)鍵。最具有代表性的算法主要有：特征臉、Fisher臉、SIFT、SURF等。其中，特征臉和Fisher臉?biāo)惴▽ζ揭啤⑿D(zhuǎn)、尺度、光照等變化敏感，必須經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)對齊以及光照歸一化等操作進行配準(zhǔn)。復(fù)雜考場環(huán)境下的配準(zhǔn)過程很耗時，而且存在一定程度的誤配準(zhǔn)，文獻將人臉識別算法的性能隨誤配準(zhǔn)的增大而急劇下降的現(xiàn)象稱為“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。因此，基于特征臉或者Fisher臉的方法在復(fù)雜的考場環(huán)境下是耗時、低準(zhǔn)確率的。SITF和SURF具有平移、尺度、旋轉(zhuǎn)不變性，SURF在分辨性能上不弱于SIFT，且具有比SIFT更快的運算速度。

通過對上述算法的研究，本文提出了基于SURF人臉識別的防替考方法。本文構(gòu)建的防替考系統(tǒng)中最重要的兩個模塊是人臉檢測模塊和surf人臉匹配模塊。人臉檢測的功能是從背景中定位人臉，本文采用的人臉檢測算法是基于Adaboost的人臉檢測算法。該算法是一種自適應(yīng)增強算法，能夠通過將大量弱分類器疊加起來的方法構(gòu)成一個強分類器。通過人臉檢測算法分割出來的人臉圖像和考生資料庫中存放的人臉圖像相比，會存在旋轉(zhuǎn)、尺度變換、部分遮擋、光照不均等情況，如果采用基于特征臉的方法，則還須經(jīng)過耗時的配準(zhǔn)操作，還可能會出現(xiàn)“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。而本文采用的SURF人臉識別方法具有旋轉(zhuǎn)、尺度不變性，對于部分遮擋、光照不均也具有一定的魯棒性，可以不做配準(zhǔn)，因此，能夠有效避免“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。

二、實驗

采用特征臉方法實現(xiàn)人臉匹配，實驗條件為：考生坐姿端正，使用正面光源，面部正對攝像頭，無表情。本文在和文獻相同的硬件環(huán)境和實驗條件下測試了本文的方法，實驗結(jié)果如表1所示：

從表1看到，本文提出的方法的識別正確率要高于文獻提出的基于特征臉的方法。

在實驗中要求考生坐姿端正，并且是正面光源，實驗條件過于理想化。在實際考試中，如果干涉考生的坐姿，會影響考生的發(fā)揮，甚至?xí)鸺m紛，因此考生的人臉會出現(xiàn)傾斜。由于文獻沒有做人臉傾斜、非正面光源的實驗，所以本文也實現(xiàn)了基于特征臉的方法以測試匹配效果。表2實驗中人臉圖像可以傾斜。參與實驗的人數(shù)為：注冊考生60名，驗證次數(shù)共3000次，非法考生60名，驗證次數(shù)共3000次。

由于陰天時各種光照變化對識別效果的影響要大于晴天，所以表2中的實驗選擇在陰天。從表2看到，在人臉傾斜、非正面光源時，本文提出的方法的拒真率和誤識率都要明顯低于基于特征臉的方法。

本文提出了基于SURF人臉識別的防替考方法，SURF算法具有平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變性，不需要配準(zhǔn)過程，能夠有效避免“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。實驗表明，本文提出的方法識別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)好于基于特征臉的方法。

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