CN111382608A - 一种具有情绪识别功能的智能检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种具有情绪识别功能的智能检测系统,涉及考试监测领域，包括考场信息获取模块、情绪识别模块和报警模块，考场信息获取模块获取考场信息，包括人脸信息收集系统和声音收集系统，情绪识别模块对从人脸信息收集系统获得的人脸的图像信息进行处理并获得人脸图像模型，将人脸图像模型通过数据处理后与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至报警模块，报警模块获得情绪识别模块发出的匹配结果，根据匹配结果选择是否触发报警模块，本发明情绪识别模块可以分析和识别考生的情绪，辅助判断作弊情况，保证考试的公平性，减少监考人员的工作强度，数据库不断地对标准模型进行丰富，提高对作弊情况的辨识精度。
Description
技术领域
本发明涉及考试监测技术领域，尤其涉及一种具有情绪识别功能的智能检测系统。
背景技术
国家教育考试的公平不仅直接关系到考试本身的信誉和质量，关系到公共利益社会秩序和公民的切身利益，同时也关系到建设人力资源强国目标的实施，也直接影响到社会的稳定。标准化考点视频监控系统对区域内各考场进行监控管理，对考试全过程实全方位监控和即时录像，能有效防范考生作弊行为的发生，切实维护考试的公平、公正、安全和秩序。然而，现有技术中，考试现场监控系统存在一些问题，如目前考场监考主要依靠监考人员进行巡查监考，主观不可控因素较多，无法对考场现场监考状况及信息进行及时、准确地记录及上传，缺乏一定地科学统一的管理系统，会在一定程度上制约招考公平质量的提高，影响招考公平的权威性与公信力。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种具有情绪识别功能的智能检测系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种具有情绪识别功能的智能检测系统，包括考场信息获取模块、情绪识别模块和报警模块；
所述考场信息获取模块获取考场信息，所述考场信息包括人脸信息收集系统和声音收集系统，所述人脸信息收集系统用于获取考生人脸的图像信息，并对获取的图像信息发送至所述情绪识别模块；
所述情绪识别模块对从所述人脸信息收集系统获得的人脸的图像信息进行处理并获得人脸图像模型，将所述人脸图像模型通过数据处理后与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至所述报警模块；
所述报警模块获得所述情绪识别模块发出的匹配结果，如果匹配结果一致，则触发报警模块，报警模块对监考端进行报警，否则不触发报警模块。
优选的，还包括考场信息显示模块，所述考场信息显示模块主要由图像显示装置和扬声器组成，所述图像显示装置和扬声器均与所述考场信息获取模块电连接，所述图像显示装置用于实时显示考场的图像信息，所述扬声器用于播放考场的声音信息。
优选的，所述人脸信息收集系统获取图像信息后，检测出图像信息中需要处理的人脸区域，同时进行去噪处理。
优选的，所述数据处理包括将情绪识别模块通过Gabor滤波方法对接收到的人脸图像模型进行特征向量提取获得特征向量模型，特征向量模型经过降维处理后并删除冗余信息。
优选的，所述人脸图像模型触发报警模块后存储于所述数据库中。
优选的，所述考场信息获取模块将所述人脸信息收集系统和声音收集系统获得的图像信息和音频信息存储于存储装置中。
优选的，所述人脸信息收集系统包含有前端监视设备、传输设备、后端存储、控制设备和显示设备，所述前端监视设备安装于考桌上。
本发明的有益效果是：
1、本发明设置有情绪识别模块，可以获得考场中考生的情绪信息，对考生的情绪进行分析和识别，辅助判断作弊情况，保证考试的公平性，减少监考人员的工作强度。
2、本发明设置有数据库，在长期使用的过程中，不断地对数据库中的标准模型进行丰富，使得数据库不断地学习并积累经验，提高对作弊情况的辨识。
综上，本发明情绪识别模块可以分析和识别考生的情绪，辅助判断作弊情况，保证考试的公平性，减少监考人员的工作强度，数据库不断地对标准模型进行丰富，提高对作弊情况的辨识精度。
附图说明
图1为本发明提出的一种具有情绪识别功能的智能检测系统的逻辑框图。
图2为本发明提出的一种具有情绪识别功能的智能检测系统的监控摄像头配置图。
图中：10考场信息获取模块、101人脸信息收集系统、102声音收集系统、20情绪识别模块、30报警模块、40考场信息显示模块、401图像显示装置、402扬声器、50存储装置、601连接座、602关节轴承、603障碍物传感器、604舵机、605动力臂、606控制装置、607蓄电池。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
实施例1
参照图1，一种具有情绪识别功能的智能检测系统，包括考场信息获取模块10、情绪识别模块20和报警模块30；
所述考场信息获取模块10获取考场信息，所述考场信息包括人脸信息收集系统101和声音收集系统102，所述人脸信息收集系统101用于获取考生人脸的图像信息，并对获取的图像信息发送至所述情绪识别模块20；
所述情绪识别模块20对从所述人脸信息收集系统101获得的人脸的图像信息进行处理并获得人脸图像模型，将所述人脸图像模型通过数据处理后与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至所述报警模块30；
所述报警模块30获得所述情绪识别模块20发出的匹配结果，如果匹配结果一致，则触发报警模块30，报警模块30对监考端进行报警，否则不触发报警模块30。
在本实施例中，还包括考场信息显示模块40，所述考场信息显示模块40主要由图像显示装置401和扬声器402组成，所述图像显示装置401和扬声器402均与所述考场信息获取模块10电连接，所述图像显示装置401用于实时显示考场的图像信息，所述扬声器402用于播放考场的声音信息。
在本实施例中，所述人脸信息收集系统101获取图像信息后，检测出图像信息中需要处理的人脸区域，同时进行去噪处理，减少后期对人脸信息处理的干扰，包括剔除背景信息和复杂的环境干扰，按照统一的方式进行几何归一化和灰度归一化处理，获得人脸尺寸和人脸光照信息统一的人脸图像模型。
在本实施例中，所述数据处理包括将情绪识别模块20通过Gabor滤波方法对接收到的人脸图像模型进行特征向量提取获得特征向量模型，特征向量模型经过降维处理后并删除冗余信息。
在本实施例中，所述人脸图像模型触发报警模块30后存储于所述数据库中，考虑到触发报警模块30的人脸图像模型只是部分特征与数据库中的标准模型相匹配，这里的部分匹配的程度依靠人为设置，例如，对系统设置当人脸图像模型与数据库中的标准模型匹配度在85％时，触发报警模块报警，但是此时仍然有15的特征可能为考生作弊时的情绪特征，把这个情绪特征再加入数据库中的标准模型中，在长期使用的过程中，不断地对数据库中的标准模型进行丰富，使得数据库不断地学习并积累经验，提高对作弊情况的辨识。
在本实施例中，所述考场信息获取模块10将所述人脸信息收集系统101和声音收集系统102获得的图像信息和音频信息存储于存储装置50中。
在本实施例中，考场信息获取模块10获取考生考试过程中的图像信息，利用人脸信息收集系统101捕获考生在考试过程中的脸部图片，将脸部图片的视频逐帧发送至情绪识别模块20，情绪识别模块20对脸部图片建立人脸图像模型，通过Gabor滤波方法对接收到的人脸图像模型进行特征向量提取获得特征向量模型，特征向量模型经过降维处理后并删除冗余信息，将处理完成后的人脸图像模型与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至所述报警模块30，如果匹配结果一致，则触发报警模块30，报警模块30对监考端进行报警，监考老师收到报警模块30发出的报警信号，采用人为判断和干预的方式，对考生进行监测，否则不触发报警模块30。
实施例2
参照图1，一种具有情绪识别功能的智能检测系统，包括考场信息获取模块10、情绪识别模块20和报警模块30；
所述考场信息获取模块10获取考场信息，所述考场信息包括人脸信息收集系统101和声音收集系统102，所述人脸信息收集系统101用于获取考生人脸的图像信息，并对获取的图像信息发送至所述情绪识别模块20；
所述情绪识别模块20对从所述人脸信息收集系统101获得的人脸的图像信息进行处理并获得人脸图像模型，将所述人脸图像模型通过数据处理后与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至所述报警模块30；
所述报警模块30获得所述情绪识别模块20发出的匹配结果，如果匹配结果一致，则触发报警模块30，报警模块30对监考端进行报警，否则不触发报警模块30。
在本实施例中，还包括考场信息显示模块40，所述考场信息显示模块40主要由图像显示装置401和扬声器402组成，所述图像显示装置401和扬声器402均与所述考场信息获取模块10电连接，所述图像显示装置401用于实时显示考场的图像信息，所述扬声器402用于播放考场的声音信息。
在本实施例中，所述人脸信息收集系统101获取图像信息后，检测出图像信息中需要处理的人脸区域，同时进行去噪处理，减少后期对人脸信息处理的干扰，包括剔除背景信息和复杂的环境干扰，按照统一的方式进行几何归一化和灰度归一化处理，获得人脸尺寸和人脸光照信息统一的人脸图像模型。
在本实施例中，所述数据处理包括将情绪识别模块20通过Gabor滤波方法对接收到的人脸图像模型进行特征向量提取获得特征向量模型，特征向量模型经过降维处理后并删除冗余信息。
在本实施例中，所述人脸图像模型触发报警模块30后存储于所述数据库中，考虑到触发报警模块30的人脸图像模型只是部分特征与数据库中的标准模型相匹配，这里的部分匹配的程度依靠人为设置，例如，对系统设置当人脸图像模型与数据库中的标准模型匹配度在85％时，触发报警模块报警，但是此时仍然有15的特征可能为考生作弊时的情绪特征，把这个情绪特征再加入数据库中的标准模型中，在长期使用的过程中，不断地对数据库中的标准模型进行丰富，使得数据库不断地学习并积累经验，提高对作弊情况的辨识。
在本实施例中，所述考场信息获取模块10将所述人脸信息收集系统101和声音收集系统102获得的图像信息和音频信息存储于存储装置50中。
在本实施例中，考场信息获取模块10获取考生考试过程中的图像信息，利用人脸信息收集系统101捕获考生在考试过程中的脸部图片，将脸部图片的视频逐帧发送至情绪识别模块20，情绪识别模块20对脸部图片建立人脸图像模型，通过Gabor滤波方法对接收到的人脸图像模型进行特征向量提取获得特征向量模型，特征向量模型经过降维处理后并删除冗余信息，将处理完成后的人脸图像模型与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至所述报警模块30，如果匹配结果一致，则触发报警模块30，报警模块30对监考端进行报警，监考老师收到报警模块30发出的报警信号，采用人为判断和干预的方式，对考生进行监测，否则不触发报警模块30。
所述人脸信息收集系统包含有前端监视设备、传输设备、后端存储、控制设备和显示设备，所述前端监视设备安装于考桌上。
如图2所示，前端监视设备为监控摄像头，所述监控摄像头下面设置有连接座601，所述连接座601上面设置有关节轴承602，所述监控摄像头安装于关节轴承602内，所述监控摄像头通过关节轴承602与连接座601活动连接，所述连接座601前端设置有障碍物传感器603，所述连接座601为中空设置，所述连接座601背面设置有舵机604，所述舵机604的输出端设置有用于移动障碍物的动力臂605，所述连接座601为中空设置，所述连接座601内设置有控制装置606和为舵机604、障碍物传感器603以及控制装置606供电的蓄电池607，所述舵机604和障碍物传感器603均与控制装置606连接，一旦障碍物传感器探测到有障碍物遮住监控摄像头，则将信号反馈给控制装置，随后控制装置启动舵机驱动动力臂驱逐挡住监控摄像头的试卷和答题卡，以免考生用试卷和答题卡遮住监控摄像头；
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于，包括考场信息获取模块、情绪识别模块和报警模块；
所述考场信息获取模块获取考场信息，所述考场信息包括人脸信息收集系统和声音收集系统，所述人脸信息收集系统用于获取考生人脸的图像信息，并对获取的图像信息发送至所述情绪识别模块；
所述情绪识别模块对从所述人脸信息收集系统获得的人脸的图像信息进行处理并获得人脸图像模型，将所述人脸图像模型通过数据处理后与数据库中的标准模型进行匹配，并将匹配结果发送至所述报警模块；
所述报警模块获得所述情绪识别模块发出的匹配结果，如果匹配结果一致，则触发报警模块，报警模块对监考端进行报警，否则不触发报警模块。
2.根据权利要求1所述的一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于:还包括考场信息显示模块，所述考场信息显示模块主要由图像显示装置和扬声器组成，所述图像显示装置和扬声器均与所述考场信息获取模块电连接，所述图像显示装置用于实时显示考场的图像信息，所述扬声器用于播放考场的声音信息。
3.根据权利要求1所述的一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于:所述人脸信息收集系统获取图像信息后，检测出图像信息中需要处理的人脸区域，同时进行去噪处理。
4.根据权利要求1所述的一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于:所述数据处理包括将情绪识别模块通过Gabor滤波方法对接收到的人脸图像模型进行特征向量提取获得特征向量模型，特征向量模型经过降维处理后并删除冗余信息。
5.根据权利要求1所述的一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于，所述人脸图像模型触发报警模块后存储于所述数据库中。
6.根据权利要求1所述的一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于:所述考场信息获取模块将所述人脸信息收集系统和声音收集系统获得的图像信息和音频信息存储于存储装置中。
7.根据权利要求1所述的一种具有情绪识别功能的智能检测系统，其特征在于:所述人脸信息收集系统包含有前端监视设备、传输设备、后端存储、控制设备和显示设备，所述前端监视设备安装于考桌上。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200707 |