CN105874502A - 用于确证受试者的系统和方法 - Google Patents

Abstract

公开了用于确认进行在线测试的学生的身份的方法和系统。照相机或类似的设备比较学生的图像与已知和经验证的基准图像，以确认学生的身份。通过使用与使用的浏览器的唯一性和进行在线测试的位置均耦合的测试中的答案上的数据分析，提供关于学生是否可能已获得来自他人的帮助的信息。结果是识别作弊、共谋或谋划篡改测试分数的学生。

Description

用于确证受试者的系统和方法

背景技术

在线教育人员当前面临查明进行在线测试、小测验或考试的学生是否确实是在班级注册的学生的问题。老师、教授和学术机构通过要求学生使用诸如ProctorU的在线监考伴侣解决该问题，这里，第三方监考人确认学生的身份并然后在学生进行在线测试、小测验或考试时观看他们以确认适当的学生正在进行其自身的测试、小测验或考试。在线监考伴侣要求学生接通他们的视频照相机，因此，监考人可在测试、小测验或考试中连续观看他们。这是效率低下的费力的方法，并且可导致第三方允许出现作弊的行贿受贿。并且，学生常常必须间接或间接地为监视他们的在线测试的监考人的每次出现支付费用。

发明内容

以下称为“GleimCheck”的本公开的实施例提供使用在线学习系统的学生正是假定的那位的保证。在这里公开的系统是帮助学生降低教育相关花费的机制。初始验证在测试的开始确认用户正是假定的那位。进行的验证确认同一用户继续进行整个测试。本公开的另一方面是称为“GleimDetect”的协作检查的形式。GleimDetect是确认进行测试的用户不与其它的受试者协作的协作检查。协作检查可在测试或检查中出现或者可在测试之后被查明。正在进行的验证可加入两个或更多个图像检查。网络摄像机捕获图像与基准图像比较以初始确认用户的确证、在考试中被周期性重新捕获并且被验证，并且，图像中的生物特征被测量以确认是活人而不是照片。通过比较用户的时间、因特网位置、物理位置与其它用户和浏览器唯一性，检查协作。这可在出现考试时发生，或者可通过使用在考试过程中获得的数据在以后被确定。

根据本公开的用于确认在在线测试中进行测试的用户的受试者身份的系统的实施例可包括：包含对安排进行测试的用户的至少一个经验证的基准图像的数据库；与数据库通信的诸如照相机的成像设备，其中，照相机能够操作为在进行测试的过程中周期性地捕获用户的图像；和与数据库以及与照相机连接的软件模块，该软件模块能够操作为比较所捕获的图像中的每一个与至少一个基准图像并且确定所捕获的图像是否匹配基准图像。该示例性系统还可包括与软件模块通信的报警模块，该报警模块能够操作为在所捕获的图像中的一个在进行测试的过程中不匹配至少一个基准图像的情况下启动可听或视觉警报。

可使得视觉警报对进行测试的用户可见，并且/或者，报警可被提供给监视测试的进行的管理员。在另一实施例中，报警可以是提供给进行测试的用户的音频报警，并且/或者可被提供给监视测试的进行的管理员。可在考试中完成或者在考试之后执行管理员的监视(视觉和/或音频)。图像可以是从官方政府识别文件取得的用户的照片。软件模块可被配置为确认所捕获的图像中的一个与经验证的基准图像之间的匹配。如果没实现捕获图像与至少一个基准图像之间的匹配，那么第二图像可被捕获并且与基准图像比较以确认不存在匹配。如果第二图像也不匹配基准图像，那么可指示警报，并且，为了改正该状况，使得管理员和/或学生均可得到警报。本领域技术人员将理解，系统可指示警报或者任意数量的预定事件，诸如出现不成功与基准图像相比的3、5或11个捕获图像。

软件模块可进一步能够操作为比较从照相机获得的至少一个生物特征参数与从先前所捕获的图像获得的之前的生物特征参数。例如，至少一个生物特征参数可以是指示用户的脉搏的用户运动。作为替代方案，生物特征参数也可以是指示用户的脉搏的用户面部的颜色变化。

本公开的实施例也可被视为在在线测试的管理中确认进行测试的用户的受试者身份的方法。该方法优选包括获得对安排进行测试的用户的面部的至少一个经验证的基准图像和比较至少一个经验证的基准图像与当前通过附着到要进行测试的计算机的照相机捕获的用户面部图像以确认用户的身份的动作。

方法包括：如果身份被确认，那么允许用户开始测试；在进行测试的过程中捕获用户的多个图像；在进行测试的过程中比较多个所捕获的图像中的每一个与至少一个基准图像；确定所捕获的图像是否匹配基准图像；以及如果在进行测试的过程中所捕获的图像中的一个(或多个)不匹配至少一个基准图像，那么启动通知。基准图像优选可以是从官方政府识别文件取得的用户的照片。方法还包括：如果没实现捕获图像与至少一个基准图像之间的匹配，那么捕获第二图像并且比较第二图像与基准图像以确认不存在匹配。

方法还可包括：如果第二图像也不匹配基准图像，那么从照相机获得至少一个生物特征参数并且将其与从先前所捕获的图像获得的之前的生物特征参数比较。这种生物特征参数可以是指示用户的脉搏的用户运动或者用户面部的颜色变化。注意，比较生物特征参数的方法可在确定第一图像不匹配基准图像之后进行并且未必在第二次不匹配之后进行。

确认进行考试的诸如学生的用户的连续存在的方法可包括获得用户的面部的至少一个经验证的基准图像、比较至少一个经验证的基准图像与当前通过附着到计算机的成像设备捕获的用户面部图像以确认用户的身份的动作。如果身份被确认，那么成像设备继续在预定的时间段上捕获用户的多个图像。在预定的时间段中比较多个所捕获的图像中的每一个与基准图像，以确定所捕获的图像是否匹配基准图像。如果在预定的时间段中捕获图像之一不匹配至少一个基准图像，那么可启动通知。

方法还可包括确定所捕获的图像是否是活的用户。可通过以下过程完成这一点：将用户的两个或更多个依次捕获的图像中的每一个分成红色、蓝色和绿色迹痕；以及，确定两个或更多个依次捕获的图像的迹痕中的一个的基本频率。该基本频率将接近捕获图像中的用户的脉搏率，并由此确定用户确实是活的且不简单地是静止图像。

附图说明

图1是GleimCheck诚实性验证(GleimCheck HonestyValidation)的处理的一个实施例的流程图。

一起给出的图2A和图2B是图1所示的GleimCheck诚实性验证的GleimCheck流程(GleimCheck工作流程)的处理的一个实施例的流程图。

图3是图2A和图2B所示的GleimCheck流程内的面部和脉冲检测软件构架(Face and Pulse Detection Software Architecture)的处理的一个实施例的流程图。

图4是图1所示的GleimCheck诚实性验证内的协助检测工作流程(Collaboration Detection Workflow)的处理的一个实施例的流程图。

图5是在本公开的处理的实施例中使用的客户机设备的代表。

图6是利用本公开的实施例的系统的框图。

图7示出根据本公开的实施例的面部识别模块动作。

图8示出根据本公开的实施例的脉搏率确定模块动作。

具体实施方式

根据本公开的示例性实施例被称为GleimCheck诚实性验证(图1)。GleimCheck诚实性验证由被设计为统一和/或独立回答这样一个问题的两个成分系统/方法构成：该学生在作弊吗？GleimCheck诚实性验证通过利用图2A和图2B所示的GleimCheck流程和图4所示的协助检测工作流程完成这一点。这些工作流程中的每一个可在GleimCheck诚实性验证系统/方法内独立地或一起工作。在本公开中，提到GleimCheck均表示引用在图2A和图2B中示出的GleimCheck工作流程。在本公开中，提到GleimDetect均表示引用图4所示的协助检测工作流程。

根据本公开的示例性实施例被称为GleimCheck。GleimCheck是被设计为回答这样一个问题的系统和方法：计算机上的人是他/她声称的那个人吗？参与在线课题的学生一般使用并入视频照相机的设备，或者，一般通过购买现成USB连接网络摄像机而能够以直接的方式并入照相机的设备。在实施例中，GleimCheck使用面部识别技术以比较照相机前面的人与已知的识别的照片。如本公开中所使用的那样，已知的识别的相片将被称为“基准图像”。GleimCheck也可使用脉搏检测技术以确信没有将图片放在照相机前面。

在另一示例性实施例中，GleimCheck验证各学生处于指定的地理区域内并且通过比较他们的位置与进行同一测试的其它学生的位置识别可能协作的学生。GleimCheck还比较答案的唯一性和不正确的答案。另外，GleimCheck比较各学生或用户的网络浏览器的唯一性，以查明学生是否正在使用同一网络浏览器并由此潜在地作弊、共谋或串通。

在本说明书中提到“一个实施例”或“实施例”意味着关于该实施例描述的特定特征、结构或特性包含于本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各处出现短语“在一个实施例中”未必均指的是同一实施例，与其它实施例相互排斥的单独或替代性实施例也不是。并且，描述可通过一些实施例且不通过其它表现的各种特征。类似地，描述各种要求，这些需要可能是一些实施例而不是其它实施例的要求。

在本公开中，提到测试、测验、考试、检查等。应当理解，这些是同义词并且可被互换使用。并且，在本公开和权利要求中，术语“测试”和“考试”也包括要求在线学生完成的任何任务，诸如家庭作业分配。并且，在本公开中，应当理解，学生是进行测试的用户或参与者的一般术语。最后，在本公开中，提到老师、管理员、教师、教授等。应当理解，这些是同义词并且可被互换使用。

在本公开中，提到管理员。应当理解，管理员可以是任何类型的学校雇员或者教育顾问，包括但不限于负责人、教务长、班主任、导师、学术顾问、学术主任，监考人，教师管理员、媒体技术专家、心理测量专家、助教、网络管理员、行为分析师、秘书、网站内容管理员、管理员等。

根据本公开的示例性实施例包括任选地实时确认学生或用户的身份的方法/系统。本领域技术人员知道，该确证系统也可被称为荣誉系统、荣誉方法确认系统、确认方法、鉴定系统、鉴定方法、担保系统、担保方法、验证系统、验证方法，或者通过许多其它类似的短语表征。

在本公开的一个实施例中，用附着到学生用于进行测试的计算机的网络摄像机拍摄进行测试的学生或用户的图片，并且将其与诸如事先验证的学生ID上的诸如图像的已知基准图像相比较。基准图像任意地来自政府ID、学生ID和/或管理员或老师的批准图像，这里管理员或老师批准准确描绘各学生的基准图像。潜在地可接受的基准图像包含学生ID卡、驾驶员的驾照、护照、雇主发出的识别卡或者诸如军事ID的另一政府发出类型的识别。作为替代方案，基准图像可以是由老师或管理员拍摄的图像/图片。基准图像被存储并且变得可用于系统的管理员以及需要授权访问和使用系统的人。私有声明和策略可保护该信息。

在本公开的另一实施例中，进行测试的学生或用户的图片与诸如Facebook或Flickr图像的二次图像相比较。二次图像可以是个人或者个人的朋友在个人的控制下通过社交网络标注的那些。例如，个人可具有在Facebook、Google Plus、Flickr、Linkedln或另一社交网络上标注的几个图像，通过用网络API登录或者通过确认用户控制与该地址联系的电子邮件账户，该另一社交网络可与个人账户相关。

使用二次图像作为识别手段对于许多应用可能是足够安全的。但是，一般认为，与伪造政府发出的识别文件相比，在社交网络上创建伪造账户(有时称为troll账户)更容易。因此，社交网络账户被视为操作账户的人是在账户中描述的人的没有权威的确证源。对于需要附加安全性的应用，二次图像可通过与基准图像相比较被确证并然后自身被用作基准图像。具有更多的基准图像使得可以使用系统以通过鉴定二次图像以添加到基准图像的图库中获得更多的基准图像可能是有利的。在另一实施例中，老师或管理员可批准二次图像为善意二次图像并且/或者批准二次图像为基准图像。

在根据本公开的另一实施例中，进行测试的学生或用户的图片与诸如对其它受试者公开的图像的人群来源图像相比较，以确认其身份。人群来源图像可使用个人的现有社交网络以确证其身份。例如，学生可能正在在线上课，但可能仍然需要同时或者在预定的时间段参与考试。这意味着同学和教师也在线，从而允许每个人进行比对，这里，每个学生在考试开始之前具有来自其网络摄像机的其向其它学生显示的快照或者视频流，并且，每个学生为了确证身份需要最少数量的确认。该处理可迅速进行，原因是每个学生可看到平铺有其它学生的图像的画面。作为例子，各图像可具有最多三个与图像相关的选项，指示例如“我认识他们”、“我不认识他们”或者“不是他们”。在另一实施例中，老师或管理员可批准人群来源图像为善意二次图像、善意人群来源图像和/或批准人群来源图像为基准图像。

在一个实施例中，学生可在来自其网络摄像机的视频可被诸如三个其它学生的数个其它学生看到之后被视为被确证，并且/或者可需要管理员个人确证他们。该数量三个可以是使得教师满意地准确知道同学验证了该特定学生的任意数量。例如，教授可能希望使得x个学生或用户确认身份或者使得大于或小于x的数量的学生或用户确认身份，这里，x是等于任何正整数(即，正整数)的变量。

在一个实施例中，人群来源图像可被分类，使得最不流行的被分配最多的确证请求，使得所有学生相近的时间段内被确证。完全不认识的学生可具有其向可参与确证对话的老师或监考人显示的图像。

在一个实施例中，人群来源图像或者通过使用该Crowd-SourcedHonesty Validation确认身份的处理不需要限于进行共同的测试的一组学生。该处理可扩展，使得可以利用个人的社交网络中的任何人，诸如来自以前的班级的同事、以前的老师或者甚至家庭成员，以执行确证。

在示例性实施例中，使用的照相机可以是光场照相机，该光场照相机在本领域中也被称为全光照相机。光场照相机常常使用微透镜阵列以捕获关于场景的4D光场信息。它们收集比常规的照相机多的光场信息，并且可被用于改善计算机图形的分辨率和计算机视力相关问题。在一个实施例中，光场照相机的益处在于，通过它们拍摄的图像可在拍摄之后被重新聚焦。在另一实施例中，系统或方法可多次重新聚焦图像，以查明是否在帧中存在可能失焦且不能在初次(或一次)图片图像中查明的多于一个的面。并且，每当图像被重新聚焦时，系统或方法可针对诸如平板机、智能电话或增强现实眼镜的已知设备分析图像，以查明这些图像是否处于进行考试的学生的区域中。

与针孔照相机或小的网络摄像机一般具有的场深非常大的其它照相机相比，利用光场照相机的一个优点在于，即使当网络摄像机向图像提供聚焦整个图像的非常大的场深时，网络摄像机也不提供关于被检体的深度、关注区域或者图像的背景的任何信息。如果捕获放在照相机前面的照片或分开与背景不同的距离的弯曲被检体的平的图像，那么全光照相机可直接测量。

在本公开的一个实施例中，作为视频或图像的替代，也可使用3D扫描仪。虽然照相机和麦克风被内置于各个人的计算机、电话或其它电子设备中，但是身份确证也可利用3D扫描仪。3D扫描仪是与照相机类似的设备，这些设备关联深度与图像的各区域，使得可产生关注的对象的三维模型。关注的对象一般是人头。本领域技术人员可以理解，3D扫描仪可替代照相机或视频照相机。

图1表示该系统/处理如何开始的一般实施例。处理从学生或用户创建账户的处理动作10开始。控制然后迁移到动作11。在处理动作11中，学生或用户提交用于确认他或她的身份的基准图像。任选地，教授或者管理员可提出规定，以确认或拒绝这些提交的基准图像。控制然后迁移到动作12。在处理动作12中，系统针对将来参照或者用户对话用途存储该基准图像。

图1中的处理继续开始或启动新的对话。这被示为对话开始的处理动作13。控制然后迁移到动作14。在处理动作14中，学生或用户通过在本领域中已知的常规方式用用户名称和密码登录到系统中。控制然后迁移到动作15。在处理动作15中，系统执行验证用户身份的初始检查。控制然后迁移到动作16。在处理动作16中，系统执行授权用户仍操作系统、例如用户没有登录并然后走开并且留下其它人继续对话的正在进行的或者周期性的验证。作为解释性的例子，系统/方法可确认各学生具有脉搏且不使用照片以欺骗系统/方法。控制然后迁移到动作17。

在处理动作17中，系统执行正在进行协作检查，以确认、检查或检测用户是否正在与另一用户协作。在一个实施例中，这些检查继续，直到对话结束。作为替代方案，可在学生/用户完成测试之后进行这些协作检查。在这种替代方案中，可在每个学生进行考试之后一次完成批处理。许多在线考试包含向学生提供在诸如几天的某个时间周期上进行考试的选项的条款，因此，学生可选择他们进行其诸如2～3小时考试的考试的确切时间。控制然后迁移到对话终止动作，该对话终止动作是处理动作18。

在图2A和图2B的流程图中更详细地解释包含于刚刚提到的处理动作14、15和16的处理动作中的步骤的实施例。GleimCheck软件使用面部识别软件以匹配照相机中的图像与已知的良好图像(即，基准图像)。图2A和图2B一起表示GleimCheck面部识别工作流程。

在处理200中，学生通过登录到系统中开始GleimCheck。可通过用户提交用户名和密码或者通过替代性对话初始方法实现该登录。这相当于图1中的动作14。图2A中的动作201～206与图1中的动作15对应。图2B中的动作210～270与图1中的动作16对应。

在处理200的实施例中，可通过已启动的另一对话启动替代性对话启动方法。特别地，学生可能已登录到由学校或教育服务提供商操作的Learning Management System中。当前可用的在线教育的学习管理系统(LMS)的两个例子是来自Gleim Publications的GleimU和Blackboard Inc.的“Blackboard”。一般通过使得学生跟随链接以在另一窗口、另一浏览器标签中打开GleimCheck Session作为新页面或者作为现有浏览器标签或浏览器窗口中的新选项，教育服务提供商可使用现有对话和用户信息以发起GleimCheck诚实性验证Session和/或GleimCheck Session。

在处理200的实施例中，也可通过检查诸如指纹的生物特征身份执行对话启动。该处理可使用同一指纹或生物特征阅读器作为其它服务。但是，虽然许多指纹扫描仪提供设备本地的鉴定，但是GleimCheck可在云中存储诸如指纹的生物特征识别数据或关于生物特征识别的元数据作为可通过与用户的指纹的比较确证的基准图像的等同。结果在于，指纹是GleimCheck用户可使用以在任何地方开始对话并且通过存储于服务器上的信息确证的便携式识别形式，指纹检查不限于仅在特定设备上使用。

在处理询问201中，系统检查基准图像是否对学生可用。如果基准图像可用，那么系统移动到处理动作202。如果没有基准图像可用，那么系统移动到处理动作275。

在处理动作275中，指导学生通过使用在图1中示为处理动作11的图像提交处理创建基准图像。控制然后返回到询问动作201。

当询问动作201中的回答变为是时，控制迁移到动作202。在处理动作202中，学生的网络摄像机或其它图像扫描仪被激活。控制然后迁移到询问动作203。

在询问处理203中，方法询问图像是否允许面部识别软件工作并通过其被处理。例如，如果不是，那么这可能意味着镜头具有太多的划痕、镜头需要被清洗或者个人没有适当地处于照相机前面。如果是，那么方法/处理移动到处理动作270。如果图像不允许面部识别软件工作，那么方法/处理移动到处理动作204。

在处理动作204中，软件指导学生对准网络摄像机，使得软件可正确地处理图像。当图像正在被系统和/或方法使用时，验证系统或方法可能需要鼓励用户对准照相机，使得可通过验证方法或系统处理图像。然后，拍摄用户面部的网络摄像机图像。控制然后迁移到询问动作205。注意，这里，为了方便，作为例子使用网络摄像机。应当理解，任何成像设备，包含但不限于网络摄像机、照相机、3D扫描仪、光场照相机、全光照相机或视频照相机，可替代上面提到的网络摄像机。

在询问处理205中，系统/方法询问获取的图像是否允许面部识别软件工作并且通过其被处理。如果是，那么方法/处理的控制移动到处理动作270。如果图像不允许面部识别软件工作，那么控制迁移到处理动作206。

在处理动作206中，系统或方法可要求附加的变化，以使得软件更易于处理图像。调整可包含改变照明、照相机感度、刷新率或分辨率、清洗照相机镜头或者甚至更换照相机。由于因特网带宽、照明、处理功率、物理位置或其它条件的变化，这些参数可以是各对话所特有的。在捕获图像的较大部分时，照相机也可选择向用户显示图像的较小部分，诸如整个图像捕获区域的中心的框体。这样做的一个原因是检测照相机被定位为将协作器或欺骗设备放在显示图像外面的欺骗方法。通过仅仅显示图像的一部分，照相机可在较大的图像中捕获协作器或欺骗设备。在照相机、深度感测照相机或其它图像捕获设备被适当地配置之后，处理返回到处理询问205，直到产生询问动作205中的令人满意的“是”响应，并且，控制通过动作270迁移到动作210。

动作270开始成功登录、创建适当的基准图像或者这种基准图像在在线测试对话中被识别和检索使用的特定用户的测试处理。控制然后迁移到动作210。

在处理动作210中，在参照图3所示的结构更详细地描述的处理中，图像可在一个或更多个视频帧的块中被处理为视频图像。控制然后迁移到处理动作215。

在处理动作215中，方法/系统然后比较基准图像中的面部与捕获图像中的面部以检查它们是否匹配。该系统可加入开放源面部识别软件。开放源软件的可能的来源是来自openbiometrics.org的OpenBR。开放源软件的潜在的替代性来源是来自布拉格的Center for MachinePerception at Czech Tchnical University的面部界标检测器的界标开放源实现。本领域技术人员可以理解，可以使用任意数量的面部识别版本，包括但不限于面部识别的其它专有和非开放源方法。控制迁移到询问动作220。

在询问处理动作220中，系统和/或方法询问处理动作215中的面部匹配是肯定还是否定。如果询问的结果为否定，那么处理移动到处理动作265。如果询问的结果是肯定，那么处理移动到处理动作230。

在处理动作265中，系统和/或方法向学生警告感测或出现的识别验证问题。例如，该问题可能是在最小允许不匹配时间之后面部仍然不匹配或者在最小允许无脉搏时间之后图像不包含脉搏。该警告可在某个时间周期上出现。本领域技术人员可以理解，这种通知可以为任何类型的警告，包括但不限于黄光、红光状态或者可听声音。在处于警告状态中的该时间段中，学生有时间改正问题。在该时间段中，控制迁移到处理动作260。

在处理动作260中，询问处理220的这种否定事件被记录并且问题被存储于数据库以供以后的分析。在该时间段结束时，控制迁移到询问动作255。

在询问动作255中，软件/方法询问学生是否已改正问题。如果问题还没有被改正，那么控制迁移到动作250并且测试结束。如果问题被改正了，那么系统/处理移动回处理动作210。另一实施例可包括管理员希望如果发现作弊则立即结束测试的设定。因此，处理可从询问动作220直接前往动作250。另一实施例可包括这样一种设定，即，可从询问动作220前进到动作260并然后到动作250，使得系统可记录作弊或异常以供将来的参照。另一实施例中可包括处理可从处理动作260前往处理动作210的设定。在本实施例中，测试不结束，但每次否定出现被记录，以供老师或管理员的将来分析。

另一方面，如果面部在询问动作220中匹配，那么控制迁移到处理动作230。在处理动作230中，系统/处理检查图像是活人的图像而不是放在照相机前面的照片。在一个实施例中，确认图像是人的图像而不是人的照片可以检查图像是否在某个时间周期内有少量的变化，这会表示移动并由此表示活人图像。

在处理动作230的另一实施例中，处理/方法使用脉搏检测软件以确信图像是活人的而不是夹在照相机的前面的照片。脉搏检测软件在本领域中也是已知的。几种可用脉搏检测方法中的一种是来自Massachusetts Institute of Technology(MIT)的移动倍率/调制。MIT的移动调制方法在美国专利公开No.2014/0072190、No.2014/0072228和No.2014/0072229中被描述。在诸如连续流动左心室辅助设备的一些用户的不具有脉搏的学生的极其罕见的情况下，这种检查可简单地被关断。因此，在本实施例中，由于GleimCheck可查明学生或用户是否具有心跳，因此，GleimCheck软件根本不是仅仅检查图像是否变化，原因是变化可能是照明变化或者某人打字时的照相机抖动的结果。控制然后迁移到询问动作235。

在处理询问235中，系统/方法询问图像是否反映可检测脉搏。如果处理询问235是肯定的，那么脉搏被检测到，然后处理移动到询问处理240。如果处理询问235是否定的，那么，如上所述，处理移动到处理动作265。

注意，询问220和235可颠倒次序，因此，动作230和询问动作235可在询问220的前面。

在处理询问240中，系统/方法询问考试的时间是否结束。如果处理询问240正确，那么系统/方法前进到处理结束动作250。如果处理询问错误，那么系统/方法前进到处理询问245。

在处理询问245中，系统/方法询问学生是否要求结束考试。如果处理询问正确，那么系统/方法前进到结束处理动作250。如果处理询问错误，那么系统/方法前进到处理动作210。注意，动作240和245可颠倒次序。

图3表示面部和脉搏检测结构的一个实施例。该结构分成网应用314和核心库315。注意，图3始终提到“照相机”，并且，如上所述，使用“照相机”是为了方便，并且，如上所述，它可以是任意类型的成像设备。

网应用314由Adobe Flash创建，但本领域技术人员可以理解，网应用314也可作为独立应用由诸如JavaFX或Microsoft Silverlight的另一Rich Internet Application实现，或者潜在地通过诸如HTML5的广泛接受的基于浏览器的界面实现。

在处理动作301中，网应用314被启动。控制然后迁移到动作302。

在处理动作302中，网应用初始化照相机(或上述的其它成像设备)并且开始捕获图像和视频帧。假定询问动作304中的回答为否(NO)，那么控制然后通过Exit询问动作304迁移到动作303。

在处理动作303中，网应用例如每60秒以30帧每秒捕获3秒的视频，并且将该信息发送到核心库315。换句话说，在本例子中，每60秒中的3秒的视频被捕获和处理，因此，每秒的捕获视频允许20秒的处理时间。该示例性缺省占空循环允许在电力消耗、信息完整性和新旧硬件之间的性能一致性之间取得平衡。本领域技术人员可以认识到，当可在少于三秒的时间内处理三秒的视频时，处理可连续运行。如果设备是电池供电，那么，由于需要电力，因此可能不希望连续运行设备。如果设备被插入墙壁中，那么，诸如当计算机被放在用户膝上时，如果设备从连续的动作耗散明显的热量，那么可能不希望设备连续运行。对于墙壁电力上的桌面设备，连续动作可提供最大的方便和最佳的性能。其它的占空循环是可能的。60个占空循环中的三秒可很容易地被手动或自动调整。

在Exit询问动作304中，系统/方法检查是否到退出照相机的使用的时间。当对考试分配的时间周期到期或者学生/用户要求结束考试时，会是这种情况。在这种情况下，例如，询问处理动作304等于是，然后控制迁移，即，系统/方法调用清扫动作处理动作305。

在处理动作305中，系统/方法执行清扫功能，包括关断照相机和信令核心库以通过将控制迁移到处理动作306关闭。

通过动作处理307中的回叫功能，网应用314与用户交互作用，向核心库315发送信息，并且从核心库315接收信息。是核心库315执行图像、测试和位置数据比较和生物特征处理。

核心库315与网应用314分开，原因是它执行不同的功能。核心库315可以以大量处理非常有效的C和C++被书写，然后使用CrossBridge以将代码交叉编译成Adode AIR。也可在其它平台或诸如Microsfoft SilverLight的Rich Internet Environments上编译或交叉编译。并且，核心库可以以包含计算有效且可被交叉编译成LowLevel Virtual Machine(LLVM)语言的其它语言的许多语言被书写，这些语言包括ActionScript、Ada、D,Fortran、OpenGL ShadingLanguage、Haskell、Java bytecode、Julia、Objective-C、Python、Puby、Rust、Scala和C#。核心库315通过回叫功能与一组网应用交互作用，使得网应用和核心库可在不同的平台上运行。特别地，核心库315可在客户机上、在服务器上运行，或者工作可基于什么最适于各设备在客户机和服务器之间被分割。

在核心库处理动作312中，核心库通过作为网应用启动的处理动作301被初始化。控制然后迁移到矩阵311。

在识别模板矩阵311中，系统/方法包含可通过网应用从服务器检索且作为核心库初始化的一部分提供的关于基准图像的信息。控制然后迁移到库处理动作308。

在库处理动作308中，系统/方法在图像中找到面部。在这样做时，首先在询问动作319中，系统和或方法询问成像设备(例如，照相机)是否是光场照相机。如果是，那么处理移动到询问动作313。如果不是，那么控制迁移到处理动作310、309和316。

在询问动作313中，系统和/或方法询问系统或方法是否可重新聚焦图像。如果是，那么处理移动到存储重新聚焦图像以供以后使用的处理动作317。如果不是，那么处理继续移动到处理动作310、309和316。本领域技术人员可以理解，存在可重新聚焦的几乎无限数量的光场(即，图像)，但是实际上存在有限数量的能够重新聚焦的光场(即，图像)。给定使用的设备或利用现成光场技术的方式，将存在固定数量的可能的重新聚焦事件并因此存在固定数量的可能的图像。询问动作313可优选确保系统或方法使用实际的最高数量的重新聚焦事件，这意味着将存在最大量的检测可用的有用图像。

在处理动作317之后，控制移动到处理动作318。在处理动作318中，通过使用光场照相机技术重新聚焦要被重新聚焦的图像。控制然后移动到动作308并且处理重复，直到不能完成进一步的重新聚焦。控制然后迁移到验证动作310、309和316。

面部可进一步分成关注区域。图像的包含面部的区域或来自图像的其它信息然后被提供给面部识别处理动作310，以供比较。图像的包含面部的区域、包含诸如脸颊或前额的面部的一部分的区域或来自图像的其它信息也被发送到库处理动作309，以供脉搏检测。这些处理的结果然后通过回叫功能307返回到网应用314。

在处理动作316中，系统在各图片或捕获图像内检查已知计算机设备的图像。例如，系统会从云中的IPad的基准图像识别iPod看起来好像什么，并且，如果它在图像中识别iPad，那么动作316会登记该设备。云会需要通过可使用的已知设备形状被更新，这些设备诸如为Google眼镜、iPad、iPhone、android平板等。这是要在确证对话中检查学生是否通过使用诸如iPad的其它设备以查找答案来作弊。

处理动作309和310仅是可由核心库315执行的确证的检查中的一些。在其它实施例中，如果其它输入、传感器或生物特征设备可用，那么其它测试是可能的。消费者电子装置可包含其它传感器和生物特征设备。如果这些存在，那么GleimCheck也可选择支持它们。特别地，一些消费者电子设备支持指纹阅读器。指纹阅读器常常比较指纹与存储于设备本地的指纹。GleimCheck可将指纹数据存储于云中。该数据可在带外(out-of-band)被收集，诸如在学生ID的初始产生过程中，或者在确证对话中被扫描。为了确证该指纹，GleimCheck可在服务器上存储指纹的复制，并然后针对通过个人扫描的复制确证它。

在图7中表示根据本公开的一个实施例的面部识别操作次序的一个例子。表示面向计算机及其照相机的学生的四个示例性依次视频图像帧700A、700B、700C和700D。面部检测和眼睛检测是面部识别动作310内的初始功能。限定面部的框体704的坐标从在各帧内找到的图像被确定。另外，运算检查帧内的像素关系并且确定眼睛的x和y坐标和限定面部周围的框体704的高度和宽度。该框体704包含左眼和右眼的x和y坐标。

框体704然后被进一步检查以根据面部和眼睛的检测位置通过使用预定百分比确定前额部分706。该前额部分706然后被剪出并且作为“关注区域”被转送给脉搏检测模块309。

框体704的该部分706然后与相邻依次视频帧中的同一区域相比较。各关注区域706被用于估计用户的脉搏率。如图8所示，在学生的图像800中，运算将在各帧中识别的关注区域分成关注区域的RGB(红色、绿色、蓝色)三个信道。在本例子中，使用绿色信道测量。绿色信道波形802与时间平均动作和归一化804组合以形成目标印痕806。然后，容易地从目标印痕806确定主导或基本频率。该主导频率近似于视频帧800所示的个人的脉搏率。

在本公开的另一实施例中，要求或请求学生购买出于确证他们的身份的目的设计的设备。这种设备可以是具有预定特征组的网照相机，包括照相机、红外照相机、麦克风、3D扫描仪、指纹阅读器、虹膜或其它生物特征扫描仪或射频识别标签。

根据本公开的方法和系统组合测试开始时的鉴定与整个测试过程中的鉴定。因此，除了在对话开始时确证个人的身份，在整个对话中连续确证他们的身份。这确保用户的照片不在被使用以欺骗系统而另一人扮演确证的用户。仅检查图像是否改变常常不足以解决该问题，原因是变化可指示常见的条件，包括但不限于照明条件的变化和照相机抖动。作为替代方案，不是在测试中连续鉴定，而是可在预定的间隔上拍摄并且存储图像以供以后在完成测试时分析和验证。可在班级中的每个人进行其考试之后在批处理中完成这一点，原因是许多线测试向其学生提供多天时间框以选择他们进行考试的考试时间(例如，2～3小时)。

GleimCheck的图形用户界面可包括学生或用户可验证他们得到验证的反馈框或画面。验证可需要一些照明(当使用可见光照相机时)且用户的面部处于照相机的视野内。在用户的图像下面将是显示图形用户界面，诸如将帮助显示验证的图像的质量的红绿灯。本领域技术人员可以理解，该图形用户界面不需要低于人，而可在画面上的任何位置上。并且，本领域技术人员可以理解，不需要使用视觉图形显示，而也可使用听觉警告，或者可统一或者同时使用图形警告和听觉警告。在对图形用户界面使用红绿灯的实施例中，绿灯意味着用户的身份被验证。黄灯意味着用户需要调整照明且重新点击照相机以回到绿灯。红灯意味着用户当前不被验证。本领域技术人员可以理解，存在可使用的许多类型的图形用户界面，并且，红绿灯仅是一个例子。

除了确证各个人的身份以外，GleimCheck诚实性验证可检查或查明个人是否在假定个人完成的任务上协作。GleimCheck检查用户位置、不正确答案和这些事件的时间之间的相关性以确定个人是否协作。

在图4中的流程图中表示在图1的动作17中提到的根据本公开的用于协作检测的处理/方法的实施例。处理包括教师工作流程处理416和学生工作流程处理417。教师工作流程处理从教授、教师或管理员开始工作流程的动作401开始。控制然后迁移到动作402。

在处理动作402中，教师或管理员创建测试/测验问题的池子。控制然后迁移到动作403。

在处理动作403中，教师或管理员选择是否愿意将问题的次序随机化。随机化的问题次序可使得作弊更加困难，但也可使得测试的流程更加困难。非随机化次序使得作弊起来更加容易且可能检测起来更加容易。控制然后迁移到动作404。

在处理动作404中，教师、管理员或计算机可选择用来自测试池子的所有问题的子集进行测试；这样做的一个原因是，在不改变由随机化问题次序导致的次序的情况下以不同的问题集创建测试。处理控制然后迁移到动作405。

在处理动作405中，教师或管理员提供学生之间的任何已知的关系；例如，如果多个学生在同一运动队且被分配同一导师，那么他们的答案有望以与学生的随机采样不同的方式相关联。处理控制然后迁移到动作406。

在处理动作406中，教师或管理员发起测试、测验或考试，并且，任意地立即或者在调度的设定时间或者调度的设定的多段时间中，它变得学生可用。

在处理动作415中，教师或管理员接收由学生或用户产生的任何红色标记。这些标记可任意地在他们产生时被接收，或者这些标记可以以批形式产生并且被存储以供以后在一个或更多个报告中回顾。

当学生开始处理动作407中的测试时，学生工作流程417开始。控制然后触发两(2)个处理动作，以在并行的处理动作408和处理动作411中开始。

在处理动作408中，保存学生或用户的答案和给出每个答案的时间中的每一个，直到测试时间在处理动作409中到期并且/或者学生在处理动作420中完成。任选地，该信息可被保存并在以后的日期或时间被参考。

在处理动作410中，然后在测试者之间比较答案及其答案时间。该比较优选是统计分析。本领域技术人员可以理解，在可在处理动作410中利用的公共域中存在各种统计分析选项，包括但不限于scantron分析、Monte Carlo模拟、Belleza和Belleza的“Detection of Cheatingon Multiple-choice Tests by Using Error-Similarity Analysis,orScheck software based on Wesolowsky’s“Detecting ExcessiveSimilarity in Answers on Multiple Choice Exams”。

在处理动作411中，系统/方法跟踪和保存学生/用户的位置。本领域技术人员可以理解，存在由浏览器和软件提供的区别的许多位置类型。例如，网照相机或视频照相机可提供GPS位置。因此，如果照相机在测试中被利用，诸如当教授或管理员需要网应用314和核心库315时，系统/方法然后可获得关于学生或用户的位置的GPS信息。

在处理动作411的另一实施例中，因特网协议地址提供可存储和使用的位置信息以收集关于学生或用户的信息。

在处理动作411的另一实施例中，Wi-Fi路由器可向系统/方法提供信息。如果多个用户正在使用同一Wi-Fi路由器，那么它可提供关于一组或一群学生或用户是否正在作弊、协作或者串通的信息。在实施例中，系统/方法可询问浏览器或应用提供Wi-Fi路由器信息。一旦被跟踪的位置或多个位置被保存，控制就迁移到动作412。

在处理动作412中，被学生或用户利用的网浏览器的唯一性被跟踪和保存。该信息可在以后被使用，诸如在处理动作413中被使用，以确定其它学生或用户是否利用了同一浏览器。浏览器唯一性可被定义为网浏览器提供或者与浏览器访问的任何站点共享的信息，并且，该信息可以是唯一的。本领域技术人员可以理解，存在可用于分析和提供关于各浏览器如何唯一的数据的多个软件包。例如，可使用Electronic Frontier Foundation的Panopticlick计划(Peter Eckersley的“How Unique Is Your Web Browser？”)。本领域技术人员可以理解，存在可用的许多浏览器唯一性软件包，并且许多作为专用商业秘密被保持。利用本公开的人可利用这些浏览器唯一性方法中的任一个。一旦浏览器唯一性被保存，控制就迁移到动作413。

在处理动作413中，在测试者之间比较浏览器和位置。在实施例中，因特网协议地址、Wi-Fi路由器信息和来自照相机的GPS信息均为处理动作413提供位置数据。控制然后迁移到动作418。

在处理动作418中，答案唯一性与位置和浏览器唯一性相比较，以确定学生是否可能协作。该比较检查优选为统计分析。本领域技术人员可以理解，在可在处理动作418中利用的公共域中存在各种统计分析选项，包括但不限于概率分析Monte Carlo模拟。概率分析可包括上述的相同的例子中的许多。控制然后迁移到动作414。

在处理动作414中，在处理动作418中产生的任何红色标记被提供给教师并且与例如为答案、时间和位置的支持数据一起被保存，以供随后在需要时回顾和分析。控制迁移到处理动作415。

GleimCheck诚实性验证软件首先对Windows PC、Mac和能够支持网络摄像机和Adobe Flash Player的其它设备是可用的。本领域技术人员可出现理解，除了Windows PC、Mac上的实现以外，GleimCheck诚实性验证可实现为移动电话应用、不需要Adobe FlashPlayer的应用、用于智能电话、平板机、Windows Phone、Android电话、iPhone、iPad、虚拟现实或增强现实头套的应用或其它电子设备。本领域技术人员还可理解，HTML5或Adobe AIR也可用于GleimCheck诚实性验证。

从该描述可以理解，某些方面在用户设备中被实现，某些方面在服务器系统中被实现，并且某些方面作为整体在系统中被实现。可通过使用硬件、指令程序或硬件和指令程序的组合实现公开的实施例。

一般地，被执行以实现实施例的例程可实现为操作系统或特定应用、成分、程序、对象、模块或称为“计算机程序”的一系列的指令的一部分。计算机程序一般包括计算机中的各种存储器和存储设备中的各种时间的一个或更多个指令集，这些指令集在通过计算机中的一个或更多个处理器被执行时导致计算机执行执行包含各种方面的要素所需要的动作。

虽然在完全起作用的计算机和计算机系统的情况下描述了一些实施例，但是本领域技术人员可以理解，各种实施例能够分布为各种形式的程序产品并且能够与用于实际实现分布的特定类型的机器或计算机可读介质无关地被应用。

计算机可读介质的例子包括但不限于可读和不可读类型的介质，诸如易失性和非易失性存储器设备，只读存储器(ROM)或随机存取存储器。在本说明书中，各种功能和动作被描述为通过软件代码被执行或者由其导致，以简化描述。但是，本领域技术人员可以理解，这些表达方式意味着功能源自通过诸如微处理器的处理器执行代码。

虽然附图中的一些以特定的次序示出大量的动作，但是不依赖于次序的动作可被重新排序，并且，其它动作可被组合或拆分。虽然具体提到一些重新排序或其它分组，但其它情况对于本领域技术人员来说是显而易见的，因此，不给出替代方案的详细列表。并且，应当理解，可通过硬件、固件、软件或它们的组合实现多个阶段。

图5表示出可实现本公开的示例性实施例的客户机设备505的示意图的一个例子。客户机设备505可包含能够诸如通过有线或无线网络发送或接收信号的计算设备。客户机设备505可例如包含具有数字照相机的台式计算机、平板计算机或膝上型计算机。客户机设备505可具有不同的能力或特征。表示的能力仅是示例性的。

如图5的例子所示，客户机设备505可包含与至少一个计算机总线连接的一个或更多个处理单元(这里，也称为CPU)522。存储器530可以是永久存储器并且与计算机总线连接。存储器530包含RAM532和ROM 534。ROM 534包含BIOS 540。存储器530与计算机总线连接，以在执行诸如操作系统541的软件程序、诸如设备驱动程序(未示出)的应用程序542和包含程序代码和加入例如为这里描述的处理流程中的一个或更多个的这里描述的功能的计算机可执行程序步骤的的软件消息模块543和浏览器模块545中向CPU 522提供存储于存储器530中的信息。CPU 522首先从例如为存储器532、数据存储介质/媒介544、可去除媒介驱动和/或其它存储设备的存储器加载计算机可执行处理步骤。CPU 522然后可为了执行加载的计算机可执行处理步骤执行存储的处理步骤。数据存储介质/媒介544是可用于存储软件和数据和一个或更多个应用程序的计算机可读存储介质。永久存储介质/媒介544也可被用于存储诸如数字照相机驱动程序、监视器驱动程序、打印机驱动程序、扫描仪驱动程序或其它设备驱动程序中的一个或更多个的设备驱动程序、网页、内容文件、播放列表和其它文件。客户机设备505还优选包含电源526、网络接口550、音频接口552、显示器554(例如，监视器或屏幕)、键盘556、诸如照相机558的成像设备、I/O接口520、触觉接口562、GPS 564和/或麦克风566中的一个或更多个。

图6是示出在根据本公开的一个或更多个实施例中利用的诸如服务器计算机和/或客户机设备的计算机的例子的内部结构600的框图。内部结构600包含与至少一个计算机总线602连接的一个或更多个处理单元(这里，也称为CPU 612)。与计算机总线602连接的还有永久存储介质/媒介606、网络接口614、例如为随机存取存储器(RAM)、运行时间瞬时存储器、只读存储器(ROM)等的存储器604、作为可读取和/或写入包含诸如软盘、CD-ROM、DVD等媒介的可去除媒介的媒介的驱动用接口的媒介盘驱动接口608、作为用于监视器或其它显示设备的接口的显示接口610、作为用于键盘的接口的键盘接口616、作为用于鼠标或其它指点设备的接口的指点设备接口618、CD/DVD驱动接口620和各种各样的其它接口622，诸如照相机接口、并行和串行端口接口、通用串行总线(USB)接口、Apple的ThunderBolt和Firewire端口接口等。

存储器604与计算机总线602连接，以在执行诸如操作系统、应用程序、设备驱动程序和包含程序代码和/或加入例如为这里描述的处理流程中的一个或更多个的这里描述的功能的计算机可执行程序步骤的软件模块的软件程序的过程中向CPU 612提供存储于存储器604中的信息。CPU 612首先从例如为存储器604、存储介质/媒介606、可去除媒介驱动和/或其它存储设备的存储器加载执行计算机可执行处理步骤。CPU 612可然后为了执行加载的计算机可执行处理步骤执行存储的处理步骤。存储的数据，例如，由存储设备存储的数据，可在执行计算机可执行处理步骤的过程中被CPU 612访问。

如上所述，永久存储介质/媒介606是可用于存储例如为操作系统和一个或更多个应用程序的软件和数据的计算机可读存储介质。永久存储介质/媒介606也可被用于存储诸如数字照相机驱动程序、监视器驱动程序、打印机驱动程序、扫描仪驱动程序或其它设备驱动程序的设备驱动程序、网页、内容文件、播放列表和其它文件。永久存储介质/媒介606还可包含用于实现本公开的一个或更多个实施例的程序模块和数据文件。

虽然参照特定的示例性实施例提供了本公开，但是很显然，在不背离在权利要求中阐述的更宽的精神范围的情况下，可对这些实施例提出各种修改和变化。例如，虽然以上的公开针对进行考试或测试的用户，但是公开的系统和方法也可被用于监视家庭作业分配和可在线管理和完成的其它计划的完成。并且，在上述的用户交互作用中的许多中，可通过通过事件处理器接收和处理事件通知的事件从动系统/方法实现系统和方法询问。在这种情况下，例如，作为询问用户是否他们完成考试的系统/方法的替代，用户按压“退出”或“我完成”图标/按钮，这向系统发送适当的指令或警告。因此，说明书和附图应视为解释性的而不是限制性的。

根据这里描述的特征和益处的所有这些变化、替代方案和等同处于本公开的范围内。可在不背离由所附权利要求和它们的等同限定的本发明的精神和宽范围的情况下引入这些变化和替代方案。

Claims (20)

1.一种用于确认在线测试中进行测试的用户的受试者身份的系统，包括：

包含对安排进行测试的用户的至少一个经验证的基准图像的数据库；

与数据库通信的成像设备，其中，成像设备能够操作为在进行测试的过程中周期性地捕获用户的图像；和

与数据库以及与成像设备连接的软件模块，该软件模块能够操作为比较所捕获的图像中的每一个与至少一个基准图像并且确定所捕获的图像是否匹配基准图像。

2.根据权利要求1所述的系统，还包括与软件模块通信的报警模块，报警模块能够操作为：在进行测试的过程中，如果所捕获的图像中的一个不匹配至少一个基准图像，则启动可听或视觉警报。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，使得视觉警报对进行测试的用户可见。

4.根据权利要求2所述的系统，其中，警报被提供给监视测试的进行的管理员。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，基准图像是从官方政府识别文件取得的用户的照片。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，软件模块被配置为确认所捕获的图像中的一个与经验证的基准图像之间的匹配。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，如果没实现所捕获的图像与至少一个基准图像之间的匹配，那么第二图像被捕获并且与基准图像比较以确认不存在匹配。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，如果第二图像也不匹配基准图像，那么指示警报。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，软件模块进一步能够操作为比较从所捕获的图像获得的至少一个生物特征参数与从先前所捕获的图像获得的之前的生物特征参数。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，至少一个生物特征参数是指示用户的脉搏的用户运动。

11.根据权利要求9所述的系统，其中，生物特征参数是所捕获的图像与先前所捕获的图像之间的用户运动。

12.一种在线测试的管理中确认进行测试的用户的受试者身份的方法，包括：

获得对安排进行测试的用户的面部的至少一个经验证的基准图像；

比较至少一个经验证的基准图像与通过附着到要进行测试的计算机的照相机当前捕获的用户面部图像，以确认用户的身份；

如果身份被确认，那么允许用户开始测试；

在进行测试的过程中捕获用户的多个图像；

在进行测试的过程中比较多个所捕获的图像中的每一个与至少一个基准图像；

确定所捕获的图像是否匹配基准图像；和

如果在进行测试的过程中所捕获的图像之一不匹配至少一个基准图像，那么启动通知。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，基准图像是从官方政府识别文件取得的用户的照片。

14.根据权利要求12所述的系统，其中，如果没实现捕获图像与至少一个基准图像之间的匹配，那么捕获第二图像并且比较第二图像与基准图像以确认不存在匹配。

15.根据权利要求14所述的系统，其中，如果第二图像也不匹配基准图像，那么警告用户不匹配。

16.根据权利要求15所述的系统，还包括从当前的所捕获的图像获得至少一个生物特征参数，并且从先前所捕获的图像获得之前的生物特征参数。

17.根据权利要求16所述的系统，其中，至少一个生物特征参数是指示用户的脉搏的用户运动。

18.根据权利要求17所述的系统，其中，生物特征参数是所捕获的图像与先前所捕获的图像之间的用户运动。

19.一种确认用户的连续存在的方法，包括：

获得用户的面部的至少一个经验证的基准图像；

比较至少一个经验证的基准图像与通过附着到计算机的成像设备当前捕获的用户面部图像，以确认用户的身份；

如果身份被确认，那么在预定的时间段上捕获用户的多个图像；

在所述预定的时间段中比较多个所捕获的图像中的每一个与至少一个基准图像；

确定所捕获的图像是否匹配基准图像；和

如果在所述预定的时间段中所捕获的图像之一不匹配至少一个基准图像，那么启动通知。

20.根据权利要求19所述的方法，还包括通过以下步骤确定所捕获的图像是否是活的用户的图像：

将用户的两个或更多个依次捕获的图像中的每一个分成红色、蓝色和绿色迹痕；和

确定所述两个或更多个依次捕获的图像的迹痕中的一个的基本频率。