CN107895336A - 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 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统，包括通过网络服务器进行数据连接的若干个考生终端、筛选模块、异常数据库、数据处理单元、云储存模块以及监考终端；本发明还提供了一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统的工作方法；本发明简单合理，对考生在考试过程中，做出的异常行为进行全方位的动态捕捉，当场作弊，并实时进行分析和判断，分析快速、判断结果准确，即可当场捕捉、分析、判断，再通过后台的监考老师对具有作弊嫌疑的考生进行最终判断，体现了人性化的监考，不但减少监考人员的工作负担，而且有效的避免了考试中作弊现象，保证了在线考试的公平性。

Description

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
技术领域
本发明属于教育技术领域，具体涉及到一种在线考试系统，更具体的是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。
背景技术
传统考试从出题、组卷、印刷,到试卷的分发,答题、收卷,再到判卷,公布成绩,统计分析考试结果整个过程都需要人工参与,周期长,工作量大,容易出错,还要有适当的保密工作,使得整个学习考试成本较大。在线考试考试系统可以完全实现无纸化、网络化、自动化的计算机在线学习考试,对单位的信息化建设具有深远的现实意义和实用价值。
近年来，随着计算机和互联网的发展，基于计算机和互联网技术的在线考试系统得到了发展，例如在大型的GRE、GMAT等考试中得到了推广应用，在线考试系统通常包括一个考试服务器，以及一个或多个考试站，考卷通过网络从服务器发送到考试站，考试站收集应试者应答数据，并发送回考试服务器，在进行这样的在线考试时，特别是在考试对考场纪律要求非常严格，或者考试结果对于可靠性要求非常高的时候，需要花费大量时间和精力来确保考试的完整性。
发明内容
为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供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，通过在考试过程中，进行全方位的捕捉、分析、判断，实时进行作弊行为的抓捕，解决了在线考试中监考难度大的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统，包括通过网络服务器进行数据连接的若干个考生终端、筛选模块、异常数据库、数据处理单元、云储存模块以及监考终端；
所述考生终端，用于供考生进行在线考试，并在考试过程中，对考生的肢体动作、眼球转动、声音进行动态捕捉，得到动态视频数据和语音数据并上传到网络服务器中；
所述筛选模块，用于将考生终端内捕捉到的动态视频数据和语音数据对比异常数据库，筛选出异常动态视频数据和异常语音数据；
所述异常数据库，用于录入储存考试过程中具有作弊嫌疑的异常肢体动作数据、异常语音数据以及异常眼球转动数据；
所述数据处理单元，用于根据网络服务器中异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息，并提取出与其同一考场内所有考生的答题信息，将具有作弊嫌疑的考生答题信息与考场内其他考生的答题信息进行对比分析，得到相似度数据，根据相似度数据判断考生是否作弊；
所述云储存模块，用于储存网络服务器中异常动态视频数据和异常语音数据；
所述监考终端，用于显示云储存模块内的异常动态视频数据和异常语音数据，监考老师根据数据处理单元的判断结果和显示内容控制考试终端，终止或者继续考生考试。
作为本发明进一步的方案：所述考生终端包括考试模块、肢体动作捕捉模块、声控捕捉模块和眼球捕捉模块；
考试模块，用于发放试题，供考生进行考试；
肢体动作捕捉模块，用于在考生做出肢体动作时，进行动态视频捕捉后得到动态视频数据；
声控捕捉模块，用于在考生发出语音时，进行动态录音捕捉后得到语音数据；
眼球捕捉模块，用于在考生眼球转动时，进行动态视频捕捉后得到动态视频数据。
作为本发明进一步的方案：所述数据处理单元包括信息识别模块、试卷提取模块、分析模块以及判断模块；
信息识别模块，用于根据网络服务器内异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息；
试卷提取模块，用于提取出与具有作弊嫌疑的考生同一考场内所有考生的答题信息；
分析模块，用于将具有作弊嫌疑的考生答题信息与考场内其他考生的答题信息进行对比分析，得到相似度数据；
判断模块，用于根据相似度数据对具有作弊嫌疑的考生进行判断，并将判断结果发生至监考终端。
作为本发明进一步的方案：当相似度数据≥70％，则判断为该考生作弊，当相似度数据＜70％，则判断该考生没有作弊。
作为本发明进一步的方案：所述监考终端包括显示模块和控制模块；
显示模块，用于显示云储存模块内的异常动态视频数据和异常语音数据；
控制模块，用于监考老师根据判断结果和显示模块的显示内容，对考试模块进行控制，终止或继续考生考试。
一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统的工作方法，包括如下步骤：
步骤一：考生通过考试模块开始考试，当考生在考试过程中，出现肢体动作、眼球转动和发出声音时，肢体动作捕捉模块、声控捕捉模块以及眼球捕捉模块开始进行动态捕捉，得到动态视频数据和语音数据；
步骤二：筛选模块开始将动态视频数据和语音数据对比异常数据库，并筛选出异常动态视频数据和异常语音数据，发送至网络服务器中；
步骤三：信息识别模块根据异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息，试卷提取模块则开始抽取和具有作弊嫌疑的考生在同一考场内所有考生的答题信息，发生到分析模块；
步骤四：分析模块将所有考生的答题信息进行量化，并对量化后的考生答题信息进行相似度分析，定义具有作弊嫌疑的考生答题信息Ci(Ci1，Ci2，...，Cin)，n表示考试的总题数，定义考场内其他考生的答题信息013D(013D1，013D2，...013Dn)，013Dn表示为第十三个考试的第n题答题信息，分析出具有作弊嫌疑的考生与其他考生之间答题信息相似度数据为Q，其中，Z表示考场的人数，H表示具有作弊嫌疑的考生人数，x表示具有作弊嫌疑的考生与其他考生的准考证编号的差值，判断模块根据相似度数据进行判断，当分析出Q≥70％，则判断为该考生作弊，当Q＜70％，则判断该考生没有作弊，并将判断结果发生至监考终端；
步骤五：云储存模块将网络服务器中的常动态视频数据和异常语音数据在线下载，并进行保存，供显示模块进行实时显示；
步骤六：监考老师根据判断结果和显示模块的显示内容，对考试模块进行控制，终止或继续考生考试。
作为本发明进一步的方案：步骤四中，当分析出Q≥70％，则判断为该考生作弊，当Q＜70％，则判断该考生没有作弊。
本发明的有益效果：本发明简单合理，对考生在考试过程中，做出的异常行为进行全方位的动态捕捉，当场作弊，并实时进行分析和判断，分析快速、判断结果准确，即可当场捕捉、分析、判断，再通过后台的监考老师对具有作弊嫌疑的考生进行最终判断，体现了人性化的监考，不但减少监考人员的工作负担，而且有效的避免了考试中作弊现象，保证了在线考试的公平性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统，包括通过网络服务器进行数据连接的若干个考生终端、筛选模块、异常数据库、数据处理单元、云储存模块以及监考终端；
所述考生终端，用于供考生进行在线考试，并在考试过程中，对考生的肢体动作、眼球转动、声音进行动态捕捉，得到动态视频数据和语音数据并上传到网络服务器中；
所述筛选模块，用于将考生终端内捕捉到的动态视频数据和语音数据对比异常数据库，筛选出异常动态视频数据和异常语音数据；
所述异常数据库，用于录入储存考试过程中具有作弊嫌疑的异常肢体动作数据、异常语音数据以及异常眼球转动数据；
所述数据处理单元，用于根据网络服务器中异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息，并提取出与其同一考场内所有考生的答题信息，将具有作弊嫌疑的考生答题信息与考场内其他考生的答题信息进行对比分析，得到相似度数据，根据相似度数据判断考生是否作弊；
云储存模块，用于储存网络服务器中异常动态视频数据和异常语音数据；
监考终端，用于显示云储存模块内的异常动态视频数据和异常语音数据，监考老师根据数据处理单元的判断结果和显示内容控制考试终端，终止或者继续考生考试；
所述考生终端包括考试模块、肢体动作捕捉模块、声控捕捉模块和眼球捕捉模块；
考试模块，用于发放试题，供考生进行考试；
肢体动作捕捉模块，用于在考生做出肢体动作时，进行动态视频捕捉后得到动态视频数据；
声控捕捉模块，用于在考生发出语音时，进行动态录音捕捉后得到语音数据；
眼球捕捉模块，用于在考生眼球转动时，进行动态视频捕捉后得到动态视频数据；
所述数据处理单元包括信息识别模块、试卷提取模块、分析模块以及判断模块；
信息识别模块，用于根据网络服务器内异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息；
试卷提取模块，用于提取出与具有作弊嫌疑的考生同一考场内所有考生的答题信息；
分析模块，用于将具有作弊嫌疑的考生答题信息与考场内其他考生的答题信息进行对比分析，得到相似度数据；
判断模块，用于根据相似度数据对具有作弊嫌疑的考生进行判断，相似度数据≥70％，则判断为该考生作弊，相似度数据＜70％，则判断该考生没有作弊，并将判断结果发生至监考终端；
所述监考终端包括显示模块和控制模块；
显示模块，用于显示云储存模块内的异常动态视频数据和异常语音数据；
控制模块，用于监考老师根据判断结果和显示模块的显示内容，对考试模块进行控制，终止或继续考生考试；
一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统的工作方法，包括如下步骤：
步骤一：考生通过考试模块开始考试，当考生在考试过程中，出现肢体动作、眼球转动和发出声音时，肢体动作捕捉模块、声控捕捉模块以及眼球捕捉模块开始进行动态捕捉，得到动态视频数据和语音数据；
步骤二：筛选模块开始将动态视频数据和语音数据对比异常数据库，并筛选出异常动态视频数据和异常语音数据，发送至网络服务器中；
步骤三：信息识别模块根据异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息，试卷提取模块则开始抽取和具有作弊嫌疑的考生在同一考场内所有考生的答题信息，发生到分析模块；
步骤四：分析模块将所有考生的答题信息进行量化，并对量化后的考生答题信息进行相似度分析，定义具有作弊嫌疑的考生答题信息Ci(Ci1，Ci2，...，Cin)，n表示考试的总题数，定义考场内其他考生的答题信息013D(013D1，013D2，...013Dn)，013Dn表示为第十三个考试的第n题答题信息，分析出具有作弊嫌疑的考生与其他考生之间答题信息相似度数据为Q，其中，Z表示考场的人数，H表示具有作弊嫌疑的考生人数，x表示具有作弊嫌疑的考生与其他考生的准考证编号的差值，判断模块根据相似度数据进行判断，当分析出Q≥70％，则判断为该考生作弊，当Q＜70％，则判断该考生没有作弊，并将判断结果发生至监考终端；
步骤五：云储存模块将网络服务器中的常动态视频数据和异常语音数据在线下载，并进行保存，供显示模块进行实时显示；
步骤六：监考老师根据判断结果和显示模块的显示内容，对考试模块进行控制，终止或继续考生考试。
本发明简单合理，对考生在考试过程中，做出的异常行为进行全方位的动态捕捉，当场作弊，并实时进行分析和判断，分析快速、判断结果准确，即可当场捕捉、分析、判断，再通过后台的监考老师对具有作弊嫌疑的考生进行最终判断，体现了人性化的监考，不但减少监考人员的工作负担，而且有效的避免了考试中作弊现象，保证了在线考试的公平性。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统，其特征在于，包括通过网络服务器进行数据连接的若干个考生终端、筛选模块、异常数据库、数据处理单元、云储存模块以及监考终端；
所述考生终端，用于供考生进行在线考试，并在考试过程中，对考生的肢体动作、眼球转动、声音进行动态捕捉，得到动态视频数据和语音数据并上传到网络服务器中；
所述筛选模块，用于将考生终端内捕捉到的动态视频数据和语音数据对比异常数据库，筛选出异常动态视频数据和异常语音数据；
所述异常数据库，用于录入储存考试过程中具有作弊嫌疑的异常肢体动作数据、异常语音数据以及异常眼球转动数据；
所述数据处理单元，用于根据网络服务器中异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息，并提取出与其同一考场内所有考生的答题信息，将具有作弊嫌疑的考生答题信息与考场内其他考生的答题信息进行对比分析，得到相似度数据，根据相似度数据判断考生是否作弊；
所述云储存模块，用于储存网络服务器中异常动态视频数据和异常语音数据；
所述监考终端，用于显示云储存模块内的异常动态视频数据和异常语音数据，监考老师根据数据处理单元的判断结果和显示内容控制考试终端，终止或者继续考生考试。
2.根据权利要求1所述的一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统,其特征在于，所述考生终端包括考试模块、肢体动作捕捉模块、声控捕捉模块和眼球捕捉模块；
考试模块，用于发放试题，供考生进行考试；
肢体动作捕捉模块，用于在考生做出肢体动作时，进行动态视频捕捉后得到动态视频数据；
声控捕捉模块，用于在考生发出语音时，进行动态录音捕捉后得到语音数据；
眼球捕捉模块，用于在考生眼球转动时，进行动态视频捕捉后得到动态视频数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统,其特征在于，所述数据处理单元包括信息识别模块、试卷提取模块、分析模块以及判断模块；
信息识别模块，用于根据网络服务器内异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息；
试卷提取模块，用于提取出与具有作弊嫌疑的考生同一考场内所有考生的答题信息；
分析模块，用于将具有作弊嫌疑的考生答题信息与考场内其他考生的答题信息进行对比分析，得到相似度数据；
判断模块，用于根据相似度数据对具有作弊嫌疑的考生进行判断，并将判断结果发生至监考终端。
4.根据权利要求3所述的一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统,其特征在于，当相似度数据≥70％，则判断为该考生作弊，当相似度数据＜70％，则判断该考生没有作弊。
5.根据权利要求1所述的一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统,其特征在于，所述监考终端包括显示模块和控制模块；
显示模块，用于显示云储存模块内的异常动态视频数据和异常语音数据；
控制模块，用于监考老师根据判断结果和显示模块的显示内容，对考试模块进行控制，终止或继续考生考试。
6.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统的工作方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：考生通过考试模块开始考试，当考生在考试过程中，出现肢体动作、眼球转动和发出声音时，肢体动作捕捉模块、声控捕捉模块以及眼球捕捉模块开始进行动态捕捉，得到动态视频数据和语音数据；
步骤二：筛选模块开始将动态视频数据和语音数据对比异常数据库，并筛选出异常动态视频数据和异常语音数据，发送至网络服务器中；
步骤三：信息识别模块根据异常动态视频数据和异常语音数据，识别出具有作弊嫌疑的考生信息，试卷提取模块则开始抽取和具有作弊嫌疑的考生在同一考场内所有考生的答题信息，发生到分析模块；
步骤四：分析模块将所有考生的答题信息进行量化，并对量化后的考生答题信息进行相似度分析，定义具有作弊嫌疑的考生答题信息Ci(Ci1，Ci2，...，Cin)，n表示考试的总题数，定义考场内其他考生的答题信息013D(013D1，013D2，...013Dn)，013Dn表示为第十三个考试的第n题答题信息，分析出具有作弊嫌疑的考生与其他考生之间答题信息相似度数据为Q，其中，Z表示考场的人数，H表示具有作弊嫌疑的考生人数，x表示具有作弊嫌疑的考生与其他考生的准考证编号的差值，判断模块根据相似度数据进行判断，当分析出Q≥70％，则判断为该考生作弊，当Q＜70％，则判断该考生没有作弊，并将判断结果发生至监考终端；
步骤五：云储存模块将网络服务器中的常动态视频数据和异常语音数据在线下载，并进行保存，供显示模块进行实时显示；
步骤六：监考老师根据判断结果和显示模块的显示内容，对考试模块进行控制，终止或继续考生考试。
7.根据权利要求6所述的一种基于多方位动态捕捉的在线考试监考系统的工作方法,其特征在于，步骤四中，当分析出Q≥70％，则判断为该考生作弊，当Q＜70％，则判断该考生没有作弊。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108833375A (zh) * 2018-05-30 2018-11-16 广州爱易学智能信息科技有限公司 一种智能考试系统
CN109035098A (zh) * 2018-07-26 2018-12-18 张�荣 一种移动端网络考试系统和考试方法
CN109726663A (zh) * 2018-12-24 2019-05-07 广东德诚科教有限公司 在线考试监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110147736A (zh) * 2019-04-25 2019-08-20 沈阳航空航天大学 一种基于姿态的重复异常行为检测方法
CN110705270A (zh) * 2019-09-18 2020-01-17 北京金和网络股份有限公司 基于五定技术的语音监控在线考试方法及其装置
CN111382594A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 广州盈可视电子科技有限公司 一种特定画面捕捉系统
CN111382611A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 广州盈可视电子科技有限公司 一种考试现场实时监考综合管理系统
CN111833222A (zh) * 2020-07-24 2020-10-27 广东讯飞启明科技发展有限公司 移动考试终端、系统和方法
CN112084994A (zh) * 2020-09-21 2020-12-15 哈尔滨二进制信息技术有限公司 一种在线监考远程视频作弊研判系统及方法
CN112085883A (zh) * 2020-09-11 2020-12-15 安徽中屏科技有限公司 一种智慧监考反作弊系统
CN113794759A (zh) * 2021-09-03 2021-12-14 广州网才信息技术有限公司 一种基于区块链的考试云平台系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103455957A (zh) * 2013-09-09 2013-12-18 林健锋 图片型电子考试系统
CN105791299A (zh) * 2016-03-11 2016-07-20 南通职业大学 一种无人监考的智能化上机考试系统
CN105931632A (zh) * 2016-06-13 2016-09-07 科大讯飞股份有限公司 口考作弊检测方法和装置
CN106713856A (zh) * 2016-12-15 2017-05-24 重庆凯泽科技股份有限公司 一种智能考试监控系统和方法
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

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103455957A (zh) * 2013-09-09 2013-12-18 林健锋 图片型电子考试系统
CN105791299A (zh) * 2016-03-11 2016-07-20 南通职业大学 一种无人监考的智能化上机考试系统
CN105931632A (zh) * 2016-06-13 2016-09-07 科大讯飞股份有限公司 口考作弊检测方法和装置
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
CN106713856A (zh) * 2016-12-15 2017-05-24 重庆凯泽科技股份有限公司 一种智能考试监控系统和方法

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108833375A (zh) * 2018-05-30 2018-11-16 广州爱易学智能信息科技有限公司 一种智能考试系统
CN109035098A (zh) * 2018-07-26 2018-12-18 张�荣 一种移动端网络考试系统和考试方法
CN109726663A (zh) * 2018-12-24 2019-05-07 广东德诚科教有限公司 在线考试监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111382594B (zh) * 2018-12-28 2023-07-25 广州盈可视电子科技有限公司 一种特定画面捕捉系统
CN111382611B (zh) * 2018-12-28 2024-01-23 广州盈可视电子科技有限公司 一种考试现场实时监考综合管理系统
CN111382594A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 广州盈可视电子科技有限公司 一种特定画面捕捉系统
CN111382611A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 广州盈可视电子科技有限公司 一种考试现场实时监考综合管理系统
CN110147736A (zh) * 2019-04-25 2019-08-20 沈阳航空航天大学 一种基于姿态的重复异常行为检测方法
CN110705270A (zh) * 2019-09-18 2020-01-17 北京金和网络股份有限公司 基于五定技术的语音监控在线考试方法及其装置
CN111833222A (zh) * 2020-07-24 2020-10-27 广东讯飞启明科技发展有限公司 移动考试终端、系统和方法
CN112085883A (zh) * 2020-09-11 2020-12-15 安徽中屏科技有限公司 一种智慧监考反作弊系统
CN112084994A (zh) * 2020-09-21 2020-12-15 哈尔滨二进制信息技术有限公司 一种在线监考远程视频作弊研判系统及方法
CN113794759A (zh) * 2021-09-03 2021-12-14 广州网才信息技术有限公司 一种基于区块链的考试云平台系统

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