CN112633189A - 防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 - Google Patents
防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112633189A CN112633189A CN202011579403.8A CN202011579403A CN112633189A CN 112633189 A CN112633189 A CN 112633189A CN 202011579403 A CN202011579403 A CN 202011579403A CN 112633189 A CN112633189 A CN 112633189A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- examinee
- image information
- examination
- basic
- answering
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000012508 change request Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 34
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 10
- 230000004397 blinking Effects 0.000 claims description 7
- 208000034423 Delivery Diseases 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 18
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 11
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 8
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/35—Categorising the entire scene, e.g. birthday party or wedding scene
- G06V20/36—Indoor scenes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
- G06V40/45—Detection of the body part being alive
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质，该方法包括：获取考生基础照片；验证基础照片是否为考生本人照片；若是，进行考生身份验证，通过验证则开启作答页面；同时持续获取作答场景图像信息；实时分析获取的作答场景图像信息，识别其中的人脸信息，若异常则通知异常；否则将作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与基础照片进行比对，判定二者的相似度并保存；接收交卷请求，并再次进行考生身份验证，通过验证则标记交卷正常，否则标记交卷异常；预定时间后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭作答页面并停止获取作答场景图像信息。本发明可以有效地识别防止考试全过程的作弊行为。
Description
技术领域
本发明属于计算机软件应用技术领域，具体涉及一种用于在线考试的防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
伴随在线教育的蓬勃发展，在线考试广泛应用于各类考试中，尤其在一些特殊场景（比如疫情）下，远程考试已经成为一种常用、有效的考试形式，但远程考试如何确保是应试者本人参加考试是业界一项难题。尤其远程教育中，如何判别鉴定学生真正参与了在线作业、在线考试比较困难。目前在线考试系统中，通过手机验证码进行登录验证，存在明显漏洞，通过IP判定也不能准确判定学生本人行为，通过过程抓拍照片，不能有效识别替考行为。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质，其通过动态活体检测和静态抓拍照片进行考前、考中和考后的完整流程监控，可以有效发现识别作弊行为。
本发明所采用的技术方案为：一种防止考试作弊的方法，包括以下步骤：
获取考生基础照片；
验证所述基础照片是否为考生本人的照片，若否，则重新获取考生基础照片并再次验证；
若是，进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若否，通知异常并再次进行考生身份验证，若是本人，开启作答页面；
在开启所述作答页面的同时，持续获取作答场景图像信息；
实时分析获取的每一所述作答场景图像信息，识别提取其中的人脸信息，若所述作答场景图像信息不包含人脸信息或是包含两个及以上的人脸信息，则通知异常；否则，将所述作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与所述基础照片进行比对，判定二者的相似度并记录保存所述相似度；
接收考生端的交卷请求，并再次进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若是，标记交卷正常，若否，标记交卷异常；其中，在接收到所述交卷请求的同时，停止获取作答场景图像信息；
预定时间后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭所述作答页面并停止获取作答场景图像信息。
作为一种可选的技术方案，所述基础照片包括但不限于是招生录取时考生上传的照片和/或是学籍系统中导出的考生照片。
作为一种可选的技术方案，所述验证所述基础照片是否为考生本人的照片包括但不限于：将所述基础照片与信息来源数据库进行人证核验。
作为一种可选的技术方案，所述以活体检测的方式判定考生是否为本人包括但不限于是：
发出动作指令，其中，所述动作指令包括但不限于是摇头、眨眼和念一串数字的指令；
获取考生根据所述动作指令作出动作的视频图像；
将所述视频图像与所述基础照片进行比对，判定考生是否为本人。
本申请还公开了一种防止考试作弊的装置，包括：
第一获取模块，用于获取考生基础照片；
基础照片验证模块，用于验证所述基础照片是否为考生本人的照片，若否，则重新获取考生基础照片并再次验证；
第一身份验证模块，用于在所述基础照片为考生本人照片的情况下，进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若否，通知异常并再次进行考生身份验证，若是本人，开启作答页面；
第二获取模块，用于在开启所述作答页面的同时，持续获取作答场景图像信息；
识别判定模块，用于实时分析获取的每一所述作答场景图像信息，识别提取其中的人脸信息，若所述作答场景图像信息不包含人脸信息或是包含两个及以上的人脸信息，则通知异常；否则，将所述作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与所述基础照片进行比对，判定二者的相似度并记录保存所述相似度；
第二身份验证模块，用于接收考生端的交卷请求，并再次进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若是，标记交卷正常，若否，标记交卷异常；其中，在接收到所述交卷请求的同时，停止获取作答场景图像信息；
停止模块，用于在预定时间后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭所述作答页面并停止获取作答场景图像信息。
作为一种可选的技术方案，所述基础照片包括但不限于是招生录取时考生上传的照片和/或是学籍系统中导出的考生照片。
作为一种可选的技术方案，所述基础照片验证模块还包括：人证核验单元，用于将所述基础照片与信息来源数据库进行人证核验。
作为一种可选的技术方案，所述第一身份验证模块和第二身份验证模块均包括以下单元：
动作指令发出单元，用于发出动作指令，其中，所述动作指令包括但不限于是摇头、眨眼和念一串数字的指令；
视频图像获取单元，用于获取考生根据所述动作指令作出动作的视频图像；
判定单元，用于将所述视频图像与所述基础照片进行比对，判定考生是否为本人。
本申请还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如上述的防止考试作弊的方法。
本申请还公开了一种计算机可读介质，包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述的防止考试作弊的方法。
本发明的有益效果为：本申请中，在线考试开始前时，通过动态活体检测判定是否考生本人参加考试，考试过程中通过静态抓拍照片并且人脸识别检测，判定中途有无替考行为发生，以此判定作答试卷的合规性，考试结束后通过活体检测判定是否考生本人提交试卷，其通过动态活体检测和静态抓拍照片进行考前、考中和考后的完整流程监控，可以有效发现识别各阶段的作弊行为。
附图说明
图1为实施例方法的流程示意图。
图2是本实施例装置的原理框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。
实施例：
如图1所示，一种防止考试作弊的方法，包括以下步骤：
获取考生基础照片；
验证所述基础照片是否为考生本人的照片，若否，则重新获取考生基础照片并再次验证；
若是，进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若否，通知异常并再次进行考生身份验证，若是本人，开启作答页面；
在开启所述作答页面的同时，持续获取作答场景图像信息；
实时分析获取的每一所述作答场景图像信息，识别提取其中的人脸信息，若所述作答场景图像信息不包含人脸信息或是包含两个及以上的人脸信息，则通知异常；否则，将所述作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与所述基础照片进行比对，判定二者的相似度并记录保存所述相似度；由于持续不断地获取作答场景图像信息，因而可以不断获得多个相似度值，这些相似度值即可反映考试过程中有无换人替考行为，若相似度值出现异常，发出异常通知，老师实时在线处理异常信息并通知学生，也可以考试结束后依据现场的作答场景图像信息进行考试合规性判定；
接收考生端的交卷请求，并再次进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若是，标记交卷正常，若否，标记交卷异常；其中，在接收到所述交卷请求的同时，停止获取作答场景图像信息；
预定时间后，即考试时间到了后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭所述作答页面并停止获取作答场景图像信息。
作为一种可选的实施例方式，所述基础照片包括但不限于是招生录取时考生上传的照片和/或是学籍系统中导出的考生照片。
作为一种可选的实施例方式，所述验证所述基础照片是否为考生本人的照片包括但不限于：将所述基础照片与信息来源数据库进行人证核验。其中，信息来源数据库中储存有考生的真实身份信息。
作为一种可选的实施例方式，所述以活体检测的方式判定考生是否为本人包括但不限于是：
发出动作指令，其中，所述动作指令包括但不限于是摇头、眨眼和念一串数字的指令；
获取考生根据所述动作指令作出动作的视频图像；
将所述视频图像与所述基础照片进行比对，判定考生是否为本人。
目前PC电脑已经普及，摄像头成为个人台式电脑、笔记本电脑的标准配置。摄像头也是智能手机的基本配置要求，基于考生的现有的设备情况，简单高效的进行考试过程中的作弊判定，更强调预防作弊情况发生，保持公平公正。本申请并不依赖于任何特殊硬件设备，而是在基于现有硬件设备的基础进行实施：在线考试开始前时，通过动态活体检测判定是否考生本人参加考试，考试过程中通过静态抓拍照片并且人脸识别检测，判定中途有无替考行为发生，以此判定作答试卷的合规性，考试结束后通过活体检测判定是否考生本人提交试卷，其通过动态活体检测和静态抓拍照片进行考前、考中和考后的完整流程监控，可以有效发现识别各阶段的作弊行为。更为具体的实施过程如下：
1、确保考生进行在线考试时所使用设备的摄像头可用。
2、在线考试活动中设置启用“人脸识别选项”，并设定考试过程中照片抓拍频率。
3、在本次活动安排中，导入学生基础照片，尽可能采用招生录取时，考生上传的照片。
4、上传照片完成后，系统会自动调用信息来源数据库的人证核验数据接口，判定上传考生照片是否为考生本人。如不是本人，重新上传考生近照并利用信息来源数据库再次验证。
5、在线考试中安排模拟考试活动。
6、考生进入模拟考试时进行摄像头自动检测，检测通过后，进入考试身份验证操作，在摄像头前，考生依据提示的动作指令信息，进行各种动作，包括但不限于摇头、眨眼、念一串数字等。接收到摄像头传来的摇头、眨眼、念一串数字等的视频图像后，进行活体检测判定，将视频图像与考生基础照片进行对比，给出判定结果。
7、活体检测通过后，考生才可以开始考试，开启作答页面，考生在作答页面进行作答，此时摄像头一直开启，以持续获得作答场景图像信息，如出现摄像头无人或者多人，系统自动给出提醒、警告。并且依照设定策略，在考试过程中依据预设的抓拍频率抓拍考生作答场景照片。实时回传照片到服务端，并且调用人脸识别接口服务，进行考生本人判定。并标记每张照片相似度分数。
8、考试组织老师，可以通过在线考试管理端的考试监控功能中，实时针对异常信息进行判定并通知学生。也可以考试结束后依据现场考试照片（即作答场景图像信息）进行考试合规性判定。
9、作答完成后，提交试卷时，再次进行考生身份判定，系统给出动作指令提示，考生根据提示在摄像头做相应动作，可以是但不限于是摇头、眨眼、念一串数字等。接收到摄像头传来的摇头、眨眼、念一串数字等的视频图像后，进行活体检测判定，将视频图像与考生基础照片进行对比，给出判定结果。若预定时间后（即到了考试时间后），还未接收到考生的交卷请求，则自动关闭作答页面并自动保存作答页面上的信息。
上述一系列操作，包含考生基础照片及判定，这些照片可以从考生学籍系统中导出，也可以在导入这些基础照片后与信息来源数据库进行人证核验，进行考生基础照片的权威认定。考生在进入考试时、交卷时进行活体检测，在考试过程中进行随机抓拍照片。主要在系统驱动、调用摄像头进行视频拍摄、抓拍静态图像、图片压缩上传存储、调用AI人脸识别、活体检测等一系列人工智能手段进行考生身份核验及相关作弊行为判定。考生考试全流程记录存档，并且随时提供人工审核。在远程在线考试中较高程度地防止作弊行为，尤其考生替考行为的识别，并且提供现场及事后阅卷过程中的追溯能力。
如果考试要求严格性更高，可用同时采用双摄像头方案，通过双视角来同步监控，具体方式为除上述步骤外，通过学生手机在学生作答区域左后侧方1.5米（可根据实际调整）位置，进行通过会议系统或者视频监控系统进行监控，院校老师通过第二视角进行考生考试过程中全景监控。将进一步加强考试监控，保证考试公平公正。
本申请中，在线考试中通过动态活体检测判定是否考生本人参加考试、考试过程中通过静态抓拍照片并且人脸识别检测，判定中途有无替考行为发生，考试结束后通过活体检测判定是否考生本人提交试卷，形成完整的考试防作弊操作流程。考试过程中双摄像头监控方案，PC摄像头确保学生本人参加考试，手机摄像头进行视频实时监控保障考试现场考风考纪。最大可能将还原现场考试监考、加强监督，预防作弊，事后追溯。
如图2所示，本申请还公开了一种防止考试作弊的装置，包括：
第一获取模块，用于获取考生基础照片；
基础照片验证模块，用于验证所述基础照片是否为考生本人的照片，若否，则重新获取考生基础照片并再次验证；
第一身份验证模块，用于在所述基础照片为考生本人照片的情况下，进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若否，通知异常并再次进行考生身份验证，若是本人，开启作答页面；
第二获取模块，用于在开启所述作答页面的同时，持续获取作答场景图像信息；
识别判定模块，用于实时分析获取的每一所述作答场景图像信息，识别提取其中的人脸信息，若所述作答场景图像信息不包含人脸信息或是包含两个及以上的人脸信息，则通知异常；否则，将所述作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与所述基础照片进行比对，判定二者的相似度并记录保存所述相似度；
第二身份验证模块，用于接收考生端的交卷请求，并再次进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若是，标记交卷正常，若否，标记交卷异常；其中，在接收到所述交卷请求的同时，停止获取作答场景图像信息；
停止模块，用于在预定时间后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭所述作答页面并停止获取作答场景图像信息。
作为一种可选的实施例方式，所述基础照片包括但不限于是招生录取时考生上传的照片和/或是学籍系统中导出的考生照片。
作为一种可选的实施例方式，所述基础照片验证模块还包括：人证核验单元，用于将所述基础照片与信息来源数据库进行人证核验。
作为一种可选的实施例方式，所述第一身份验证模块和第二身份验证模块均包括以下单元：
动作指令发出单元，用于发出动作指令，其中，所述动作指令包括但不限于是摇头、眨眼和念一串数字的指令；
视频图像获取单元，用于获取考生根据所述动作指令作出动作的视频图像；
判定单元，用于将所述视频图像与所述基础照片进行比对，判定考生是否为本人。
本申请还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如上述的防止考试作弊的方法。
本申请还公开了一种计算机可读介质，包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述的防止考试作弊的方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置、电子设备和计算机可读介质的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块（单元）。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在可读介质中或网络上，包括若干指令以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施例的方法。
上述可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内，凡是落入本发明权利要求界定范围内的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种防止考试作弊的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取考生基础照片；
验证所述基础照片是否为考生本人的照片，若否，则重新获取考生基础照片并再次验证；
若是，进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若否，通知异常并再次进行考生身份验证，若是本人，开启作答页面；
在开启所述作答页面的同时，持续获取作答场景图像信息；
实时分析获取的每一所述作答场景图像信息，识别提取其中的人脸信息，若所述作答场景图像信息不包含人脸信息或是包含两个及以上的人脸信息，则通知异常；否则，将所述作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与所述基础照片进行比对，判定二者的相似度并记录保存所述相似度；
接收考生端的交卷请求，并再次进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若是，标记交卷正常，若否，标记交卷异常；其中，在接收到所述交卷请求的同时，停止获取作答场景图像信息；
预定时间后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭所述作答页面并停止获取作答场景图像信息。
2.根据权利要求1所述的防止考试作弊的方法，其特征在于，所述基础照片包括但不限于是招生录取时考生上传的照片和/或是学籍系统中导出的考生照片。
3.根据权利要求1所述的防止考试作弊的方法，其特征在于，所述验证所述基础照片是否为考生本人的照片包括但不限于：将所述基础照片与信息来源数据库进行人证核验。
4.根据权利要求1所述的防止考试作弊的方法，其特征在于，所述以活体检测的方式判定考生是否为本人包括但不限于是：
发出动作指令，其中，所述动作指令包括但不限于是摇头、眨眼和念一串数字的指令；
获取考生根据所述动作指令作出动作的视频图像；
将所述视频图像与所述基础照片进行比对，判定考生是否为本人。
5.一种防止考试作弊的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取考生基础照片；
基础照片验证模块，用于验证所述基础照片是否为考生本人的照片，若否，则重新获取考生基础照片并再次验证；
第一身份验证模块，用于在所述基础照片为考生本人照片的情况下，进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若否，通知异常并再次进行考生身份验证，若是本人，开启作答页面；
第二获取模块，用于在开启所述作答页面的同时，持续获取作答场景图像信息；
识别判定模块，用于实时分析获取的每一所述作答场景图像信息，识别提取其中的人脸信息，若所述作答场景图像信息不包含人脸信息或是包含两个及以上的人脸信息，则通知异常；否则，将所述作答场景图像信息包含的唯一人脸信息与所述基础照片进行比对，判定二者的相似度并记录保存所述相似度；
第二身份验证模块，用于接收考生端的交卷请求，并再次进行考生身份验证，以活体检测的方式判定考生是否为本人，若是，标记交卷正常，若否，标记交卷异常；其中，在接收到所述交卷请求的同时，停止获取作答场景图像信息；
停止模块，用于在预定时间后，判定是否接收到交卷请求，若否，关闭所述作答页面并停止获取作答场景图像信息。
6.根据权利要求5所述的防止考试作弊的装置，其特征在于，所述基础照片包括但不限于是招生录取时考生上传的照片和/或是学籍系统中导出的考生照片。
7.根据权利要求5所述的防止考试作弊的装置，其特征在于，所述基础照片验证模块还包括：人证核验单元，用于将所述基础照片与信息来源数据库进行人证核验。
8.根据权利要求5所述的防止考试作弊的装置，其特征在于，所述第一身份验证模块和第二身份验证模块均包括以下单元：
动作指令发出单元，用于发出动作指令，其中，所述动作指令包括但不限于是摇头、眨眼和念一串数字的指令；
视频图像获取单元，用于获取考生根据所述动作指令作出动作的视频图像；
判定单元，用于将所述视频图像与所述基础照片进行比对，判定考生是否为本人。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其特征在于，包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011579403.8A CN112633189A (zh) | 2020-12-28 | 2020-12-28 | 防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011579403.8A CN112633189A (zh) | 2020-12-28 | 2020-12-28 | 防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112633189A true CN112633189A (zh) | 2021-04-09 |
Family
ID=75325860
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011579403.8A Pending CN112633189A (zh) | 2020-12-28 | 2020-12-28 | 防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112633189A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113570741A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 深圳市即构科技有限公司 | 一种面试检入装置及面试系统 |
| CN113657300A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-16 | 青软创新科技集团股份有限公司 | 一种基于ai人脸识别技术的在线考试防作弊实现方法 |
| CN114463828A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-05-10 | 武汉博晟安全技术股份有限公司 | 基于人证统一的监考方法及系统、电子设备和存储介质 |
| CN115146243A (zh) * | 2022-07-08 | 2022-10-04 | 武汉全英教育咨询有限公司 | 一种基于数据分析的线上vr考试考生信息核对管理系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103208212A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-17 | 陈秀成 | 一种防作弊的远程在线考试的方法与系统 |
| CN109598251A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-09 | 北京旷视科技有限公司 | 人证核验方法、装置、设备和系统及存储介质 |
| 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 |
| CN209690915U (zh) * | 2019-05-10 | 2019-11-26 | 惠安永恒机械有限公司 | 一种机动车驾驶人科目一考试智能监考系统 |
| CN111010370A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-04-14 | 东华大学 | 一种基于移动端的防作弊在线考试方法 |
| CN111738688A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-02 | 李玉伟 | 一种用于远程监控考试的管理系统 |
-
2020
- 2020-12-28 CN CN202011579403.8A patent/CN112633189A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103208212A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-17 | 陈秀成 | 一种防作弊的远程在线考试的方法与系统 |
| CN109598251A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-09 | 北京旷视科技有限公司 | 人证核验方法、装置、设备和系统及存储介质 |
| 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 |
| CN209690915U (zh) * | 2019-05-10 | 2019-11-26 | 惠安永恒机械有限公司 | 一种机动车驾驶人科目一考试智能监考系统 |
| CN111010370A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-04-14 | 东华大学 | 一种基于移动端的防作弊在线考试方法 |
| CN111738688A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-02 | 李玉伟 | 一种用于远程监控考试的管理系统 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113570741A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 深圳市即构科技有限公司 | 一种面试检入装置及面试系统 |
| CN113657300A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-16 | 青软创新科技集团股份有限公司 | 一种基于ai人脸识别技术的在线考试防作弊实现方法 |
| CN113657300B (zh) * | 2021-08-20 | 2024-05-07 | 青软创新科技集团股份有限公司 | 一种基于ai人脸识别技术的在线考试防作弊实现方法 |
| CN114463828A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-05-10 | 武汉博晟安全技术股份有限公司 | 基于人证统一的监考方法及系统、电子设备和存储介质 |
| CN114463828B (zh) * | 2022-04-13 | 2022-07-19 | 武汉博晟安全技术股份有限公司 | 基于人证统一的监考方法及系统、电子设备和存储介质 |
| CN115146243A (zh) * | 2022-07-08 | 2022-10-04 | 武汉全英教育咨询有限公司 | 一种基于数据分析的线上vr考试考生信息核对管理系统 |
| CN115146243B (zh) * | 2022-07-08 | 2023-09-15 | 北京布局未来教育科技有限公司 | 一种基于数据分析的线上vr考试考生信息核对管理系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112633189A (zh) | 防止考试作弊的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN111079113B (zh) | 一种人工智能控制的教学系统及其使用方法 | |
| US20190311187A1 (en) | Computerized system and method for continuously authenticating a user's identity during an online session and providing online functionality based therefrom | |
| CN105303632B (zh) | 一种移动监控签到系统及工作方法 | |
| CN111010370A (zh) | 一种基于移动端的防作弊在线考试方法 | |
| CN110738114A (zh) | 一种用于在线教育的学员身份安全验证系统 | |
| KR101499769B1 (ko) | 웹캠을 이용한 온라인평가 응시자의 진정성 확보 방법 및 시스템 | |
| KR102593624B1 (ko) | 부정 행위를 방지하는 안면윤곽선 인식 인공지능을 사용한 온라인 시험 시스템 및 그 방법 | |
| CN107730423A (zh) | 一种基于生物识别的自助培训考核装置 | |
| KR20070050029A (ko) | 원격교육 출석 인증방법 | |
| CN110705270A (zh) | 基于五定技术的语音监控在线考试方法及其装置 | |
| CN116132637A (zh) | 在线考试监控系统及方法、电子设备和存储介质 | |
| KR102581415B1 (ko) | 부정행위를 방지하는 안면윤곽선 인식 인공지능을 사용한 ubt 시스템 및 그 방법 | |
| KR102615709B1 (ko) | 녹음 녹화 프로그램이 구비된 응시자 단말의 정면 카메라와 보조 카메라를 사용하여 부정 행위를 방지하는 안면윤곽선 인식 인공 지능을 사용한 온라인 시험 시스템 및 그 방법 | |
| KR20230110681A (ko) | 응시자 단말의 정면 카메라와 보조 카메라를 사용하여 부정행위를 방지하는 안면윤곽선 인식 인공지능을 사용한 온라인 시험 시스템 및 그 방법 | |
| Satre et al. | Online Exam Proctoring System Based on Artificial Intelligence | |
| KR102640034B1 (ko) | 시험 문제 자동 출제 방법 | |
| WO2022191798A1 (en) | Online exam security system and a method thereof | |
| Kasinathan et al. | ProctorEx: An Automated Online Exam Proctoring System | |
| Yaghi et al. | Student Authentication and Proctoring System Using AI and the IoT | |
| CN112116505A (zh) | 一种防作弊在线竞赛系统及方法 | |
| CN111311990A (zh) | 一种基于网络的远程教育系统 | |
| CN110689465A (zh) | 一种智能校园管理系统 | |
| CN113658469B (zh) | 一种多功能专用学习考试系统 | |
| US20230274656A1 (en) | System and method for proctoring online exams |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |