[发明专利]一种基于人脸识别防作弊技术的在线考试方法

说明书

本发明公开了一种基于人脸识别防作弊技术的在线考试方法，包括步骤S1：搭建框架，配置框架环境及其参数；步骤S2：使用开发工具开发网页，用于考试页面的显示，其中登录界面采用人脸识别技术；步骤S3：使用大量的训练数据，并通过GPU训练模型，边训练边采集，对所采集到的模型分析其loss值，选择loss值较低的模型，从而得到一个识别考生人脸特征值、人脸欧拉角和人脸眼部运动特征的模型；步骤S4：将得到的模型进行整理，转化为方便使用的Api接口，供Java使用；步骤S5：将步骤S2中制作的网页和步骤S4中得到的Api接口整理汇合，制作成动态网页形成在线考试系统，其中考生的人脸信息来源于摄像头所拍摄的画面。

技术领域

本发明涉及智能考试防作弊领域，特别涉及一种基于人脸识别防作弊技术的在线考试方法。

背景技术

随着信息化社会的迅猛发展，计算机技术也在跟着不断的迭代更新。其中，网络教育的发展给我们带来了更多的学习机会，尤其是最近几年，各种各样的网络教育平台更是如雨后春笋般冒出，人们可以不限时间，不限空间的进行各种学习，网络化教育已经一发不可收拾。其中，在线考试也成了今年的一大热门。传统的在线考试系统可以进行在线出卷，在线阅卷，符合了在线考试系统的基本功能要求，但是这些都是远远不够的，在线考试系统在能进行高效率出卷的同时，也要能够智能监控考生的考试状态，识别考试人员的身份，即使考生不在学校进行考试，也必须可以有效杜绝作弊、替考现象的功能。Spring Cloud技术就是一个典型的分布式微服务平台框架。利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署，为在线考试系统提供了一个可行的方案。

发明内容

为了克服现有技术中的不足，本发明提供一种基于人脸识别防作弊技术的在线考试方法。

为了达到上述发明目的，解决其技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于人脸识别防作弊技术的在线考试方法，包括以下步骤：

步骤S1：配置Spring Cloud环境，设置IntelliJ Idea、Java、Python、MySQL、Tomcat参数；

步骤S2：在IntelliJ Idea中开发一个静态网页，用于考试的页面显示，其中登录界面采用人脸识别登录技术；

步骤S3：使用大量的训练数据，并通过GPU训练模型，一边训练，一边采集，对所采集到的模型分析其loss值，选择loss值较低的模型，从而得到一个能识别考生人脸特征值、人脸欧拉角和人脸眼部运动特征的神经网络模型；

步骤S4：将得到的模型进行整理，使用python将其转化为方便使用的Api接口，供Java使用；

步骤S5：将步骤S2中制作的静态网页和步骤S4中得到的Api接口整理汇合，制作成动态网页形成在线考试系统，其中考生的人脸源信息来源于设备自带的摄像头所拍摄的画面。

进一步的，步骤S2中的网页和步骤S4中开发的人脸识别模型进行结合，在线考试系统分为四个模块，分别是系统管理员模块、考务管理员模块、学生模块和教师模块，其中：

系统管理员模块设置教师管理、考务管理两个功能单元；

考务管理员模块设置学生管理、班级管理两个功能单元；

学生模块设置参加考试、智能监考、成绩查询、待考考试查询四个功能单元；

教师模块设置考试出卷、题库管理、试卷管理、课程管理、试卷组成策略管理、知识点管理、阅卷管理七个功能单元。

进一步的，步骤S3中，训练模型能识别出考生在考试过程中的人脸欧拉角信息；