CN105791299B - 一种无人监考的智能化上机考试系统 - Google Patents

一种无人监考的智能化上机考试系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105791299B
CN105791299B CN201610140626.1A CN201610140626A CN105791299B CN 105791299 B CN105791299 B CN 105791299B CN 201610140626 A CN201610140626 A CN 201610140626A CN 105791299 B CN105791299 B CN 105791299B
Authority
CN
China
Prior art keywords
examinee
examination
examination hall
cheating
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610140626.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105791299A (zh
Inventor
王滟
车玲
杨丹
王元元
杨卫东
成行洁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nantong Vocational College
Original Assignee
Nantong Vocational College
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nantong Vocational College filed Critical Nantong Vocational College
Priority to CN201610140626.1A priority Critical patent/CN105791299B/zh
Publication of CN105791299A publication Critical patent/CN105791299A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105791299B publication Critical patent/CN105791299B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0861—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
    • H04L67/025—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP] for remote control or remote monitoring of applications
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/57—Mechanical or electrical details of cameras or camera modules specially adapted for being embedded in other devices
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无人监考的智能化上机考试系统，该系统包括摄像头、指纹识别装置、智能机考考场装置、本地服务器和远程考试中心服务器。通过人脸识别和指纹识别进行考生的身份验证，并通过图像匹配发现考生的作弊行为。采用本发明的考试系统，无需每个考场安排监考教师，可以最大限度地节省人力，并且只需一次性硬件投资，节省了组织考试的成本。

Description

一种无人监考的智能化上机考试系统
【技术领域】
本发明涉及计算机化考试领域，尤其涉及一种无人监考的智能化上机考试系统。
【背景技术】
随着社会的进步和发展，出现了各种各样的社会考试，而不仅仅是学校内的考试。例如公务员考试、专利代理人考试等等。这些考试原本都采用纸件形式的考卷，近年来随着计算机技术和网络技术的发展，社会化考试通常都采用上机考试的形式。
以专利代理人考试为例，现在所有考题都采用上机考试的形式，每个考生分配一台计算机，由考卷服务器向计算机传输考卷题目，考生在该计算机上浏览题目并作答。从而选择题这样的客观题就可以由计算机进行评卷，可以快速得到评卷结果，人工评卷只需要针对主观问答题进行。因此，上机考试形式就节约了大量人力。
然而，虽然考卷的传输、评卷都计算机自动化了，考场本身却仍然需要监考人员，为了防止考生作弊和指导考生入场，通常一个考场都配备了两名监考人员，在考场很多时，就需要大量的人力资源和人员费用。现在虽然有了一些智能化的监考手段，但是这些手段通常都比较粗糙，尤其对于考生作弊的监控而言，既不能太严格，太严格容易引起误判，影响考生正常发挥，也不能太放松，放任不管，这就对考场的智能化提出了很高的要求。
【发明内容】
为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种无人监考的智能化上机考试系统，其技术方案如下：
一种无人监考的智能化上机考试系统，该系统包括摄像头、指纹识别装置、智能机考考场装置、本地服务器和远程考试中心服务器，其中
所述摄像头安装在每个考场中，考场门口安装一个摄像头用于采集每个进入考场的考生的人脸图像，其余摄像头安装在考场内，用于实时监控考试时的考生行为，采集每个座位上的考生的考场图像。所述摄像头都连接到本考场的智能机考考场装置，并上传所述人脸图像、监控录像和考场图像；
所述指纹识别装置是在考生进入考场时输入指纹的装置，其与本考场的智能机考考场装置相连接，并将考生输入的指纹上传到所述智能机考考场装置；
所述智能机考考场装置用于识别、指导、监控本考场内的考生，每个考场都安装有一台智能机考考场装置，所述智能机考考场装置对考生进入考场时采集的所述人脸图像和指纹进行验证，以识别该考生是否是本考场的考生；如果不是，则发出警告语音告知该考生，如果是，则自动为该考生随机分配一台考试计算机，并通过语音告知考生该考试计算机对应的座位号，同时将考生对应的座位号记录在数据库中；
所述智能机考考场装置使用预定的图像匹配方法，将所述考场图像和预定义的作弊图像模板进行图像匹配，同时通过人脸识别识别出考场图像中的考生，如果所述图像匹配的结果大于基准阈值，则判定该考生有作弊行为，在通知考生或考场巡视人员确认后，关闭该考生的考试计算机，结束该考生的考试，并上传作弊考生的相关信息；
当考试结束时间到，所述智能机考考场装置向每台考试计算机发送结束消息，所有考试计算机自动关闭考试程序，结束考试，并向所述智能机考考场装置上传考生答卷；
所述本地服务器用作备份服务器，用于备份同一考试地点的监控录像、发现的作弊考生信息及相关作弊图像、每位考生的答卷和/或判卷结果；
所述远程考试中心服务器保存了每位考生在报名时上传的相关信息，并在考试前将考生相关信息下发到相应考场的智能机考考场装置；以及，考试进行时接收所述智能机考考场装置上传的作弊考生信息；以及，考试结束后，接收和保存每位考生的答卷和/或判卷结果。
优选的，可为所述图像匹配结果设置第二阈值，如果考场图像和作弊图像模板的匹配结果不大于所述基准阈值，但是却大于该第二阈值，则认为该考场图像是疑似作弊行为的图像，该考场图像中的考生具有疑似作弊行为；所述智能机机考考场装置将疑似作弊行为的图像上传到所述远程考试中心服务器，由远程考试中心服务器的操作人员进行人工识别，如果该操作人员判定其具有作弊行为，则该远程考试中心服务器将判定结果发送到相应的智能机考考场装置。
优选的，所述远程考试中心服务器将所有确认有作弊行为的考生信息保存在一个作弊考生名单里。
优选的，所述基准阈值是针对每个考生动态确定的，对于包括考生A的考场图像所对应的基准阈值PA根据以下公式计算：
PA＝P0[W1(1-t/T)+W2/(CA+1)]-W3HA
其中，P0是初始的基准阈值，T是整场考试需要的时长，t是当前考试已经持续的时间，CA是该考生A在本场考场中疑似作弊行为的次数，HA是该考生A是否在所述作弊考生名单中的标志，如果该考生A在作弊考生名单中，则HA＝1，否则HA＝0，W1、W2、W3是预先设置的三个权重值。
优选的，所述智能机考考场装置对摄像头拍摄的每个座位上的考生进行人脸识别，并根据人脸识别的结果判断每个座位上的考生是否是该座位号所对应的考生，如果有一个座位上的考生与该座位的座位号所对应的考生不同，则判定该座位号所对应的考生以及目前坐在该座位上的考生有替考的作弊行为。
优选的，系统管理员在远程考试中心服务器上预先定义好若干数量的作弊图像模板，并在考试前下发到各个智能机考考场装置的数据库中。
优选的，所述智能机考考场装置在开考前通过语音功能，自动循环播放考场注意事项的录音，以及提醒考生关闭手机。
优选的，该系统还具有手机信号屏蔽仪，所述智能机考考场装置在开考时自动启动所述手机信号屏蔽仪。
优选的，考场巡视人员可通过所述智能机考考场装置当场调取监控录像，和考生共同确认作弊事实。
优选的，在考场内安装多个摄像头，使得一个摄像头拍摄一个考生，或者使一个摄像头轮流拍摄多个座位上的考生
本发明的技术效果是：无需每个考场安排监考教师，可以最大限度地节省人力，并且只需一次性硬件投资，后期只需很少地设备维护费用，每次考试无需支付监考人员的费用，节省了组织考试的成本。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本发明的系统框架图。
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的不当限定。
本发明的基本思想是，在一个无人监考的考场内，通过人脸识别、指纹识别来确认考生身份，并引导考生；在考试过程中，通过图像识别技术来检测考生的作弊行为，从而警告考生，或通知考场巡视人员处理。
本发明的智能化上机考试系统包括摄像头、指纹识别装置、智能机考考场装置、本地服务器、远程考试中心服务器。
参见图1，首先说明本发明的应用环境，本发明的考试环境具有多个考试地点，每个考试地点具有多个考场，即图1中的智能机考考场，在每个智能机考考场中都安装了一个智能机考考场装置，而每个考试地点都安装有一台本地服务器，每个智能机考考场装置都通过网络连接到所在考试地点的本地服务器以及远程考试中心服务器，每台本地服务器都连接到远程考试中心服务器。
在每一个考场门口都安装了一个摄像头，考生进入考场时依次排队通过门口，考场门口的该摄像头采集每个进入考场的考生的人脸图像，将该人脸图像传送到本考场的智能机考考场装置进行人脸识别，所述智能机考考场装置将该采集到的人脸图像与数据库中存储的考生报名时采集的人脸图像进行比对，从而识别出相应考生。所述数据库可以是该智能机考考场装置上的数据库，在考试前就将本考场的考生相关信息(包括人脸图像、指纹信息等)都存储到该数据库中，以方便进行本地的人脸识别、指纹识别等。如果人脸识别没有找到相应考生，则该智能机考考场装置发出警告语音，告知该考生其不属于本考场，请立即离开。如果人脸识别成功，找到了相应考生信息，则该智能机考考场装置发出语音，要求该考生进行指纹识别，考生通过考场中安装的指纹识别装置输入其指纹，该指纹识别装置将输入的指纹发送到所述智能机考考场装置进行指纹验证，所述智能机考考场装置将该指纹与人脸识别出的考生的指纹进行比对，以完成指纹验证。如果指纹验证不通过，则所述智能机考考场装置同样发出警告语音，告知该考生其不属于本考场，请立即离开。如果指纹验证通过，则所述智能机考考场装置自动为该考生随机分配一台考试计算机，并通过语音告知考生该考试计算机对应的座位号，同时将考生对应的座位号记录在数据库中。通过上述人脸识别和指纹识别过程，本发明的考试系统足以确认考生的身份，从而省略了现有考试中通过人工识别考生的过程。并且，考生每次考试时的座位都是考生进入考场时临时随机分配的，其相邻位置的考生也就是随机的，降低了与相邻位置考生串通作弊的概率。
所述智能机考考场装置在开考前还可通过语音功能，自动循环播放考场注意事项的录音，以及提醒考生关闭手机。同时所述智能机考考场装置还可连接一台手机信号屏蔽仪，在开考时自动启动所述手机信号屏蔽仪，以防止一些不诚信的考生通过手机作弊。当开考时间到时，所述智能机考考场装置向本考场内的每一台考试计算机发送信号，通知考试计算机考试开始。
考场内除了上述门口的摄像头外，还分散安装了多个摄像头，以实时监控考试时的考生行为。所有摄像头都与所述智能机考考场装置连接，将监控录像实时发送给所述智能机考考场装置。所述智能机考考场装置一方面把监控录像发送到本地服务器进行备份，以供后续的录像分析和证据；另一方面，所述智能机考考场装置对所述监控录像进行图像分析和识别，目的是为了识别出考生的作弊行为(具体的识别方法在后面说明)。一旦发现考生有作弊行为，所述智能机考考场装置就发出警告语音，要求作弊考生验证指纹和人脸以确认判定作弊结果，如果考生配合确认就中断该考生的考试，关闭该考生的考试计算机，并通过网络向本地服务器上传作弊考生的信息。如果考生不配合确认，则所述智能机考考场装置向考场巡视人员发送手机短信，通知考场巡视人员前来处理，考场巡视人员可通过所述智能机考考场装置当场调取监控录像，和考生共同确认作弊事实。
下面说明对作弊行为的识别方法，基本作弊行为的判断是通过人脸识别来确认考生坐在自己的座位上。首先通过在考场内安装的各个角度的摄像头，保证每个座位上的考生的脸都可以被至少一个摄像头拍到，这样智能机考考场装置就可以对每个座位上的考生进行人脸识别，并根据人脸识别的结果判断每个座位上的考生是否是该座位号所对应的考生，如果有一个座位上的考生与该座位的座位号所对应的考生不同，则可以认为该座位号所对应的考生以及目前坐在该座位上的考生有替考的作弊行为。
进一步的，可以通过图像匹配来识别考生的作弊行为。为了进行图像匹配，首先需要预先定义作弊行为的图像模板，系统管理员可以在远程考试中心服务器上预先定义好若干数量的作弊行为图像模板，并在考试前下发到各个智能机考考场装置的数据库中，以备智能机考考场装置使用。其次，通过在考场内安装多个摄像头，捕捉每个座位上的考生的考场图像，理想状况是一个摄像头拍摄一个考生，这需要安装较多的摄像头；因此为了节省成本，也可以让一个摄像头轮流拍摄多个座位上的考生。
在有了作弊行为的图像模板以及每个考生的考场图像后，智能机考考场装置就可以将各个考场图像与每个图像模板进行图像匹配，具体的图像匹配方法可以使用本领域中任何一种图像匹配方法，本发明不做具体限制，例如可以使用opencv来进行图像匹配。对现有的图像匹配方法而言，通过图像匹配通常得到的结果是考场图像与图像模板的匹配程度，也可称为相似度，通过设立一个相似度的基准阈值，如果匹配得到的结果大于该基准阈值，就认为匹配通过，从而可以判断发生了作弊行为，然后智能机考考场装置将匹配通过的作弊图像提取出来进行人脸识别，识别出进行作弊行为的考生。上述基准阈值代表了系统对作弊行为的敏感程度，其具体数值取决于图片匹配算法和考试的具体需求。进一步的，该基准阈值是可修改的，可以由系统管理员根据具体情况进行设置。
根据本发明的另一个实施例，可以为图像匹配的相似度设置第二阈值，如果考场图像和作弊图像模板的匹配结果不大于上述基准阈值，但是却大于该第二阈值，则认为该考场图像是疑似作弊行为的图像，此时智能机考考场装置并不直接判断作弊行为，而是将该考场图像发送到远程考试中心服务器，由远程考试中心服务器的操作人员进行人工识别，如果该操作人员判定其具有作弊行为，则该远程考试中心服务器将判定结果发送到相应的智能机考考场装置。同样的，该第二阈值也可由系统管理员根据具体情况进行设置。
根据本发明的另一个实施例，远程考试中心服务器可以将所有确认有作弊行为的考生信息保存在一个作弊考生名单里，以备后来的考试使用。例如，对于该名单里的考生，在以后的考试里可以降低其作弊行为判定的基准阈值和/或第二阈值。
对于基准阈值的具体数值，其设置是复杂的，如果设置高了，有可能遗漏作弊行为，如果设置低了，有可能导致大量的误报，严重影响考生的考试。因此，根据本发明的另一个实施例，基准阈值在每次使用时是根据当前情况动态确定的，从而可以自适应当前状况。
所谓动态的基准阈值，不仅仅是数值是动态的，也意味着针对不同的考生具有不同的基准阈值。因此，智能机考考场装置在对考场图像进行作弊图像的匹配时，首先需要进行人脸识别，识别出考场图像中的考生，然后将该考生的动态基准阈值确定为该考场图像对应的基准阈值，。
动态基准阈值考虑的因素有多个，第一个因素是考生的作弊历史，具体的，如果考生在上述作弊考生名单里，则可以相应地降低该考生的基准阈值；第二个因素是考试持续的时间，根据统计，一般而言，考试刚开始的一段时间内，作弊行为较少，随着考试的进行，越到考试的后期，作弊发生的概率越高，因此，可以在考试的后期，适当降低基准阈值；第三个因素是考生在本次考试中疑似作弊行为的次数，也就是该考生的考试图像与作弊图像模板的匹配结果大于上述第二阈值的次数。
基于上述三个因素，针对一个考生A的动态基准阈值PA根据下述公式确定：
PA＝P0[W1(1-t/T)+W2/(CA+1)]-W3HA
其中，P0是初始的基准阈值，也就是在不使用动态基准阈值的情况下，使用的固定的基准阈值。T是整场考试需要的时长，t是当前考试已经持续的时间。CA是该考生A在本场考场中疑似作弊行为的次数。HA是该考生A是否在作弊考生名单中的标志，如果该考生A在作弊考生名单中，则HA＝1，否则HA＝0。W1、W2、W3是预先设置的三个权重值。
由此，对于一个考场图像，智能机考考场装置先识别出该考场图像中的考生A，然后通过图像匹配方法，计算出考场图像和每个作弊图像模板的匹配结果，即相似度，如果其中有一个匹配结果大于该考生A的的动态基准阈值PA，则判断该考生A具有作弊行为。
最后，当考试结束时间到，智能机考考场装置向每台考试计算机发送结束消息，所有考试计算机自动关闭考试程序，结束考试，并通过网络上传每位考生的答卷。所述考试计算机也可以进行自动判卷，并上传判卷结果。
所述本地服务器主要是用作备份服务器，同一考试地点的所有智能机考考场装置将考试过程中的监控录像、发现的作弊考生信息及相关作弊图像、每位考生的答卷和/或判卷结果等信息都上传到本地服务器进行备份，以备后续查询。
所述远程考试中心服务器是整个考试系统的核心，其保存了每位考生在报名时上传的相关信息，并在考试前将考生相关信息下发到相应考场的智能机考考场装置；在考试进行时，可以由操作人员在远程考试中心服务器进行作弊行为的人工识别，并接收智能机考考场装置上传的作弊考生信息；考试结束后，所述远程考试中心服务器接收每位考生的答卷和/或判卷结果。
采用本发明所述的智能化上机考试系统，不需每个考场安排监考教师，只需考场巡视人员一名，该考场巡视人员也可兼做考点负责人，可以最大限度地节省人力。另外，该智能机考考场的硬件设备是一次性投资，后期只需很少地设备维护费用，每次考试不需支付监考人员的费用，节省组织考试的成本。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (10)

1.一种无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，该系统包括摄像头、指纹识别装置、智能机考考场装置、本地服务器和远程考试中心服务器，其中
所述摄像头安装在每个考场中，考场门口安装一个摄像头用于采集每个进入考场的考生的人脸图像，其余摄像头安装在考场内，用于实时监控考试时的考生行为，采集每个座位上的考生的考场图像，所述摄像头都连接到本考场的智能机考考场装置，并上传所述人脸图像、监控录像和考场图像；
所述指纹识别装置是在考生进入考场时输入指纹的装置，其与本考场的智能机考考场装置相连接，并将考生输入的指纹上传到所述智能机考考场装置；
所述智能机考考场装置用于识别、指导、监控本考场内的考生，每个考场都安装有一台智能机考考场装置，所述智能机考考场装置对考生进入考场时采集的所述人脸图像和指纹进行验证，以识别该考生是否是本考场的考生；如果不是，则发出警告语音告知该考生，如果是，则自动为该考生随机分配一台考试计算机，并通过语音告知考生该考试计算机对应的座位号，同时将考生对应的座位号记录在数据库中；
所述智能机考考场装置使用预定的图像匹配方法，将所述考场图像和预定义的作弊图像模板进行图像匹配，同时通过人脸识别识别出考场图像中的考生，如果所述图像匹配的结果大于基准阈值，则判定该考生有作弊行为，在通知考场巡视人员确认后，关闭该考生的考试计算机，结束该考生的考试，并上传作弊考生的相关信息；
当考试结束时间到，所述智能机考考场装置向每台考试计算机发送结束消息，所有考试计算机自动关闭考试程序，结束考试，并向所述智能机考考场装置上传考生答卷；
所述本地服务器用作备份服务器，用于备份同一考试地点的监控录像、发现的作弊考生信息及相关作弊图像、每位考生的答卷和判卷结果；
所述远程考试中心服务器保存了每位考生在报名时上传的相关信息，并在考试前将考生相关信息下发到相应考场的智能机考考场装置；以及，考试进行时接收所述智能机考考场装置上传的作弊考生信息；以及，考试结束后，接收和保存每位考生的答卷和/或判卷结果。
2.根据权利要求1所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，为所述图像匹配结果设置第二阈值，如果考场图像和作弊图像模板的匹配结果不大于所述基准阈值，但是却大于该第二阈值，则认为该考场图像是疑似作弊行为的图像，该考场图像中的考生具有疑似作弊行为；所述智能机考考场装置将疑似作弊行为的图像上传到所述远程考试中心服务器，由远程考试中心服务器的操作人员进行人工识别，如果该操作人员判定其具有作弊行为，则该远程考试中心服务器将判定结果发送到相应的智能机考考场装置。
3.根据权利要求1-2任意一项所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，所述远程考试中心服务器将所有确认有作弊行为的考生信息保存在一个作弊考生名单里。
4.根据权利要求1-2任意一项所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，所述基准阈值是针对每个考生动态确定的，对于包括考生A的考场图像所对应的基准阈值PA根据以下公式计算：
PA＝P0[W1(1-t/T)+W2/(CA+1)]-W3HA
其中，P0是初始的基准阈值，T是整场考试需要的时长，t是当前考试已经持续的时间，CA是该考生A在本场考场中疑似作弊行为的次数，HA是该考生A 是否在所述作弊考生名单中的标志，如果该考生A在作弊考生名单中，则HA＝1，否则HA＝0，W1、W2、W3是预先设置的三个权重值。
5.根据权利要求1-2任意一项所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，所述智能机考考场装置对摄像头拍摄的每个座位上的考生进行人脸识别，并根据人脸识别的结果判断每个座位上的考生是否是该座位号所对应的考生，如果有一个座位上的考生与该座位的座位号所对应的考生不同，则判定该座位号所对应的考生以及目前坐在该座位上的考生有替考的作弊行为。
6.根据权利要求1所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，系统管理员在远程考试中心服务器上预先定义好若干数量的作弊图像模板，并在考试前下发到各个智能机考考场装置的数据库中。
7.根据权利要求1所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，所述智能机考考场装置在开考前通过语音功能，自动循环播放考场注意事项的录音，以及提醒考生关闭手机。
8.根据权利要求1所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，该系统还具有手机信号屏蔽仪，所述智能机考考场装置在开考时自动启动所述手机信号屏蔽仪。
9.根据权利要求1所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，考场巡视人员能够通过所述智能机考考场装置当场调取监控录像，和考生共同确认作弊事实。
10.根据权利要求1所述的无人监考的智能化上机考试系统，其特征在于，在考场内安装多个摄像头，使得一个摄像头拍摄一个考生，或者使一个摄像头轮流拍摄多个座位上的考生。
CN201610140626.1A 2016-03-11 2016-03-11 一种无人监考的智能化上机考试系统 Active CN105791299B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610140626.1A CN105791299B (zh) 2016-03-11 2016-03-11 一种无人监考的智能化上机考试系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610140626.1A CN105791299B (zh) 2016-03-11 2016-03-11 一种无人监考的智能化上机考试系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105791299A CN105791299A (zh) 2016-07-20
CN105791299B true CN105791299B (zh) 2018-07-27

Family

ID=56392470

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610140626.1A Active CN105791299B (zh) 2016-03-11 2016-03-11 一种无人监考的智能化上机考试系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105791299B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109711263A (zh) * 2018-11-29 2019-05-03 国政通科技有限公司 考试系统及其处理方法

Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106372591B (zh) * 2016-08-30 2019-05-07 湖南强视信息科技有限公司 一种面向无人监考的防止虚拟摄像头作弊系统
CN106487892A (zh) * 2016-10-11 2017-03-08 深圳市海云天科技股份有限公司 数据处理方法及系统
CN106791633A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 北华航天工业学院 智能监考系统及方法
CN108665386B (zh) * 2017-03-28 2021-06-15 江苏第二师范学院 基于移动平台和图像处理的主观评分考试系统和方法
CN106952359B (zh) * 2017-04-26 2023-08-04 江苏工程职业技术学院 一种全面防作弊考务系统
CN107239933A (zh) * 2017-05-27 2017-10-10 遵义华宁科技有限公司 人事考务管理系统
CN107241573A (zh) * 2017-06-05 2017-10-10 江苏经贸职业技术学院 一种监考系统
CN107292781A (zh) * 2017-06-08 2017-10-24 昆明理工大学 一种考生信息自动检测装置及方法
CN107247980A (zh) * 2017-07-05 2017-10-13 合肥思博特软件开发有限公司 一种智能考场管理系统
CN107424447A (zh) * 2017-09-18 2017-12-01 合肥贯硕信息科技有限公司 一种基于校园网的考试系统
CN107679567B (zh) * 2017-09-22 2021-04-27 江苏海事职业技术学院 一种代码抄写行为识别方法、装置和系统
CN107845300B (zh) * 2017-11-22 2020-07-07 浙江中医药大学 一种实时监控的安全考试系统
CN107895336A (zh) * 2017-12-01 2018-04-10 合肥亚慕信息科技有限公司 一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统及工作方法
CN108322701A (zh) * 2018-01-25 2018-07-24 上海理工大学 考场视频监控和手机信号屏蔽系统
CN108304794A (zh) * 2018-01-26 2018-07-20 安徽爱学堂教育科技有限公司 作弊自动识别方法和装置
CN108319921A (zh) * 2018-02-06 2018-07-24 高强 一种基于人脸识别的自动签到方法及系统
CN108197614A (zh) * 2018-03-06 2018-06-22 赵太方 一种基于人脸识别技术的考场监控摄像机及系统
CN108549946A (zh) * 2018-04-10 2018-09-18 阳光暖果（北京）科技发展有限公司 一种设备维护与保养人工智能监管系统和方法
CN108647613B (zh) * 2018-04-28 2021-11-16 东莞市华睿电子科技有限公司 一种应用于考场的考生查验方法
CN109035464A (zh) * 2018-06-21 2018-12-18 深圳市卓帆技术有限公司 分布式机考签到方法、签到机、系统及存储介质
CN109344770B (zh) * 2018-09-30 2020-10-09 新华三大数据技术有限公司 资源分配方法及装置
CN109961000A (zh) * 2018-10-22 2019-07-02 大连艾米移动科技有限公司 一种智能考场防作弊系统
CN109389001A (zh) * 2018-12-21 2019-02-26 长安大学 一种基于二维码与图像识别防伪的混凝土试件见证取样系统及方法
CN109785202A (zh) * 2019-01-11 2019-05-21 科学出版社成都有限责任公司 一种在线考试系统
CN111445360A (zh) * 2019-01-17 2020-07-24 掌傲信息科技(上海)有限公司 一种基于计算机辅助教学的监考考试系统
CN111510664A (zh) * 2019-01-30 2020-08-07 武汉景思睿创新科技有限公司 一种基于视频图像识别的考场监控系统
CN109858457A (zh) * 2019-02-18 2019-06-07 齐鲁工业大学 基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法及系统
CN109670490A (zh) * 2019-02-21 2019-04-23 无锡加视诚智能科技有限公司 一种动态人脸识别比对方法
CN109784878A (zh) * 2019-03-18 2019-05-21 重庆替比网络科技有限公司 一种无纸化网络考试系统及方法
CN110084206B (zh) * 2019-04-30 2021-06-25 浙江国显科技有限公司 一种智慧考场监控系统及其方法
CN111353921A (zh) * 2019-08-19 2020-06-30 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 一种考试管理方法及系统、电子设备
CN111582746B (zh) * 2020-05-15 2021-02-23 深圳看齐信息有限公司 一种智能英语口语考试系统
CN111783554A (zh) * 2020-06-10 2020-10-16 浙江蓝鸽科技有限公司 考场违纪行为判别方法及系统
CN111935453A (zh) * 2020-07-27 2020-11-13 浙江大华技术股份有限公司 一种学习监督方法、装置、电子设备及存储介质
CN112215056A (zh) * 2020-08-18 2021-01-12 五八到家有限公司 信息处理方法、设备、系统及存储介质
CN112073390A (zh) * 2020-08-25 2020-12-11 山东理工职业学院 一种用于考场智能监控系统
CN112037408A (zh) * 2020-09-11 2020-12-04 合肥创兆电子科技有限公司 一种考场考生智能认证及定位方法
CN112581081B (zh) * 2020-12-15 2024-04-23 中南民族大学 基于计算机考试信息化机房座位管理方法、装置及设备
CN113095682A (zh) * 2021-04-14 2021-07-09 西南石油大学 多功能考试座位自动分配系统
CN113706348A (zh) * 2021-08-31 2021-11-26 贵州东冠科技有限公司 基于人脸识别的在线自动监考系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102890747A (zh) * 2012-06-15 2013-01-23 北京理工大学 在线考试智能监控方法
CN103136510A (zh) * 2013-01-17 2013-06-05 京东方科技集团股份有限公司 一种监考系统及方法
CN104732464A (zh) * 2015-02-27 2015-06-24 南京林业大学 一种标准化考试考生身份识别及座位安排自助终端系统
CN105262998A (zh) * 2015-10-15 2016-01-20 于璐菁 一种监考系统及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102890747A (zh) * 2012-06-15 2013-01-23 北京理工大学 在线考试智能监控方法
CN103136510A (zh) * 2013-01-17 2013-06-05 京东方科技集团股份有限公司 一种监考系统及方法
CN104732464A (zh) * 2015-02-27 2015-06-24 南京林业大学 一种标准化考试考生身份识别及座位安排自助终端系统
CN105262998A (zh) * 2015-10-15 2016-01-20 于璐菁 一种监考系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109711263A (zh) * 2018-11-29 2019-05-03 国政通科技有限公司 考试系统及其处理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105791299A (zh) 2016-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105791299B (zh) 一种无人监考的智能化上机考试系统
CN102890747B (zh) 在线考试智能监控方法
CN111539313A (zh) 考试作弊行为检测方法及系统
CN106780814A (zh) 一种教室内使用的全程自动考勤系统
CN109784878A (zh) 一种无纸化网络考试系统及方法
CN110909722A (zh) 基于目标动作检测的防作弊摄像头
CN107895336A (zh) 一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统及工作方法
CN106023516A (zh) 一种考试监控方法、系统及考场监控器
CN107845300B (zh) 一种实时监控的安全考试系统
CN109118606A (zh) 一种面部识别考勤过程认证方法
CN113596411B (zh) 一种基于大数据的考点区域环境监控方法及系统
KR100998617B1 (ko) 중앙 통제 방식의 ｃｂｔ 시스템 및 그 방법
CN108932760A (zh) 基于人脸识别的考勤方法及终端
CN115511329A (zh) 一种电力作业合规监测系统及方法
CN109242412A (zh) 考务管理系统
CN116206258A (zh) 一种基于考生行为检测统计的远程考场监控系统及方法
CN113794759B (zh) 一种基于区块链的考试云平台系统
CN111583732B (zh) 基于头戴式显示设备的测评状态监测方法、装置和设备
CN113706348A (zh) 基于人脸识别的在线自动监考系统及方法
CN107818707B (zh) 一种自动出题的考试系统
CN109583397A (zh) 一种电梯检验考试人工智能评判系统的实现方法
CN109636938A (zh) 培训考核系统
CN107967660B (zh) 一种自动面部识别的安全考试系统
CN110889847A (zh) 一种基于红外成像的核辐射损伤评估系统、方法
CN110414296A (zh) 被扫描人状态的监控方法、监控设备和医学影像扫描设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant