基于人臉識別技術的考試入場驗證

長春工業大學人文信息學院圖書館　孟麗麗

基于人臉識別技術的考試入場驗證

長春工業大學人文信息學院圖書館孟麗麗

現在在各類考試中發生的替考現象五花八門、頻繁出現，損害了考試結果的公正性，影響到考試的信譽與有效性。怎樣杜絕代考和槍手，讓弄虛作假的考生無機可乘，成為擺在各級考試管理部門面前的一道需要解決的難題。

人臉識別；身份認證；技術應用

對于考生的身份驗證，很久以來都是通過監考老師目視識別來檢查的，所有考場對于考生和準考證的照片對比的工作都由監考老師憑借人工肉眼逐個進行判別來進行。雖然人工的判斷可以達到比較準確的識別與比較，但監考老師大多數從未受到過專業的人臉識別訓練；而人工的處理速度是有限的，精神集中不集中也會對判別的結果造成一定影響；所以，只靠人工辨別的方法根本沒有辦法在較短時間內完成大量考生的對比和判別工作，也非常容易出現錯判、漏判或其他的人為因素的干擾。

1　人臉識別技術概述

人臉識別具有重要意義在理論完善與技術的發展:首先它促進了人們的理解關于人類視覺感知能力。其次，它可以應用于人工智能的一些應用領域，如訪問控制系統。利用計算機實現自動檢測和識別人臉，是一個科學和有效，節省精力的事情，所以自動人臉識別系統有著非常廣的應用前景，相比其他更為成熟的識別方法（如指紋、虹膜和DNA的檢測等等），人臉識別有以下三個優勢：

①沒有侵犯的行為，一般的識別方法需要雙方合作后，但是人臉識別方法不需要人工的干預，可以通過攝像頭和其他電子設備，在不被發現的情況下，得到識別的圖片。

②價格便宜，操作容易，只需要一般的攝像頭，相機，可以達到人臉識別系統的需求，隨著智能手機的高速發展，許多人喜歡用手機的嵌入式攝像頭記錄圖像，使圖像獲得更簡單、方便和普遍。

③人臉識別的過程不需要人工干與，計算機系統可以自動執行，根據用戶的設置，并且不需要主動參與的測試對象。

因為上面的人臉識別技術的優點，越來越多的研究人員關注這項技術。

2　人臉識別研究現狀

人臉識別是人類出生就會的能力，但是機器識別人臉涉及到許多學科，包含數字圖像處理、認知科學、模式識別、和生物學等等、人臉識別與基于生物特征的識別方法有著緊密的關系。

在60年代，Bledsoe首先提出人臉識別的特征提取與半自動系統模式。1972年，自動人臉識別系統被sakai設計出來，哈蒙在理論與實踐關于互動的人臉識別方法開展了詳細討論。在80年代初， T. Minami.進一步改善臉部圖像系統的相關性能。

早期的人臉識別通常需要人們通過自己的知覺得到一些經驗，但是不能完全依賴于計算機來執行，獲得我們需要得到的識別結果。在1990年代，由于人臉識別系統在各個方面更為緊迫的需求，這種需求激發了人們的高度熱情到人臉識別的研究中，越來越多的人開始研究人臉識別領。所以很多研究成就應運而生，開始真正的計算機自動識別階段，比如K-L變換，神經網絡。除此之外，出現了很多的論文與人臉識別相關，僅僅在1990年代到2000年的這段時間，SCI和EI人臉識別文學達到了成千的文章，因此人臉識別研究得到快速發展。國外很多大學因為得到大量資金開始人臉識別技術的探索，隨后在中國一些著名的學者也已經開始人臉識別研究。

伴隨人臉識別深入的研究，人們還發現一些解決比較困難的問題：①面對人臉在拍攝過程中，光線，臉偏轉角和拍攝距離都有影響；②人臉可能被擋住，例如頭發，眼鏡，帽子和其他裝飾物品；③隨著年齡的增長，人臉會發生變老等情況；④高像素和彩色的圖像像素，造成大量的數據輸入，處理速度非常慢。

人臉識別研究歷史可分為三個階段:第一階段（1964—1990）在這個階段主要是基于幾何結構的人臉研究，研究主要集中在輪廓，主要的研究是關于如何提取面部輪廓曲線的結構特點。這個階段屬于人臉識別的早期階段，沒有太多的優秀研究成果，并沒有獲得真正應用。

第二階段（1991—1997）這個階段雖然相對較短的時間，但是取得了很大的進步，出現了一些代表性的算法和一些商業人臉識別系統。

人臉識別技術在第三階段（1998—現在）已經進一步發展。大量的專業人員加入到人臉識別的研究。研究方向主要是針對主要的人臉識別技術的問題，如魯棒性差的問題與收集條件并不理想的問題。研究重點是人臉的姿態與照明的人臉圖像。Shashua的基于上圖像的人臉圖像識別和渲染技術。Blanz與Vetter的多姿勢與多照明基于三維變形模型的人臉識別方法。Georghiades多姿態的光錘模型，人臉識別在多光照條件的方法。這些成為這一階段的典型結果。

3　人臉識別技術應用方案

在考生的身份識別的工作中應用人臉識別技術，解決了很長時間以來一直困擾考試考生身份認證工作的技術問題，使各種各樣的考試考生身份認證工作，達到了信息化與網絡化的基本實現，大大提高考生身份驗證的管理水平與工作效率，減少工作人員的勞動強度，促進教育信息化的建設。也在技術上消除“替考”等等作弊事件發生，保證考生的身份的真實性，維護了考試的公平公正原則。考生人臉驗證系統的根本出發點是人臉識別技術的應用與識別的身份證信息核實考生身份的有效性。使用相機，考生身份證閱讀器與程序服務器及配套的軟件。適合各式各樣的考試檢測識別系統。

1）考點確認點。報名的時候，考生可以填寫正確的信息來生成準考證的相關信息，并帶著身份證到考點支付考試的費用，報名確認。現場可以通過人臉的注冊機收集圖片，確認身份登記。生成準考證的相關信息記錄。上傳到服務器，用于生成考生的考試相關信息， 可以下載和打印，完成考試的報名工作。考試報名確認過程后，依照考試的規定將考生的信息，下發給每一個考點，考點將下載到考生信息傳遞到人臉驗證的設備上，準備迎接正式的考試。

2）檢查考生身份驗證流程圖。考試前，監考人使用驗證設備和每一個考生的身份證進行人臉的身份認證。監考人采集考生的人臉信息。考生的人臉信息與在服務器上的人臉信息進行比對。如果一樣，考生是合法的考生。如果考生經過人臉驗證，不能通過，需要使用考場安裝的攝像機來收集信息。同時記錄考生的基本信息。等待考試結束后再核實考生的身份是否合法。

3）考生忘了帶身份證或著損壞的情況。在某些情況下，考生有可能忘記帶身份證或身份證不能讀取信息。這個時候一般需要根據考生的相關信息如準考證來識別考生的身份。考生將進行網絡身份認證在特殊通道，考生人臉的信息將被收集，根據網上登記身份證信息通過互聯網驗證，確定考生的身份。

4　總結和展望

當前流行的身份驗證手段，如眼睛的虹膜、指紋和其他身份驗證需要接近目標或接觸等比較高的數據采集要求。沒有接觸目標甚至不必在被識別人知道的情況下，來識別身份，和所有這些不同的方法相比，識別人臉具有重要的理論意義與實用價值，人臉識別有很多潛在的應用方向。

人臉識別技術的本質是用戶通過視頻捕捉設備獲取到人臉圖像，使用核心算法對面部特征的位置、形狀和角度的分析和計算，然后在現有的數據庫本身模型進行比較，最后確定用戶的真正身份。所以，它是可行的在考試中使用人臉識別。它是一個有用的嘗試使用面部識別來取代傳統的證件識別方法。人臉識別技術與考試管理的結合不但會給考試管理帶來巨大的方便，還可以達到準確、快速的識別考生的效果。能有效杜絕掉傳統的考試中，假證件和其他非法現象，為考生創造一個公平公正的考試環境。

［1］李盛文，鮑蘇蘇.基于PCA+AdaBoost算法的人臉識別技術［J］.計算機工程與應用，2010（4）.

［2］孫強，葉玉堂，邢同舉 等.基于主成分分析法的人臉識別的探討與研究［J］.電子設計工程，201l（20）.

［3］馬桂英.人臉識別技術的應用及研究趨勢［J］.福建電腦，2009（10）.

孟麗麗，女，大學本科，館員，現工作于長春工業大學人文信息學院圖書館。