网络考试中的人脸识别方法研究

【摘要】替考是网络考试威胁最大的作弊手段，本文提出了一种基于SURF人脸识别的防替考方法。SURF人脸识别算法具有平移、旋转、尺度不变的特性，能够有效避免“误配准灾难”。实验表明，本文提出的方法具有比基于特征脸的方法更高的匹配准确度。

【关键词】网络考试 人脸识别 SURF 特征脸

目前，大量考试已采用网络考试，比如电大，GRE，大学英语四、六级，高中计算机课程会考等。由于网络考试没有试卷印刷、传送等环节，因此保密性要优于纸质试卷考试，而且，很多网络考试采用试题库随机抽题，加强了保密性。目前，对网络考试威胁最大的作弊手段是替考，如何防止替考是网络考试急需解决的问题。

一、相关工作和本文的贡献

人脸识别技术具有用户接受度高（非接触、不干扰用户）、性价比高、通用性好等优点，所以提出使用人脸识别防止替考。人脸识别算法在近几十年得到快速发展，各种算法层出不穷，因此，选择最适合网络考试的人脸识别方法，是防替考的关键。最具有代表性的算法主要有：特征脸、Fisher脸、SIFT、SURF等。其中，特征脸和Fisher脸算法对平移、旋转、尺度、光照等变化敏感，必须经过平移、旋转对齐以及光照归一化等操作进行配准。复杂考场环境下的配准过程很耗时，而且存在一定程度的误配准，文献将人脸识别算法的性能随误配准的增大而急剧下降的现象称为“误配准灾难”。因此，基于特征脸或者Fisher脸的方法在复杂的考场环境下是耗时、低准确率的。SITF和SURF具有平移、尺度、旋转不变性，SURF在分辨性能上不弱于SIFT，且具有比SIFT更快的运算速度。

通过对上述算法的研究，本文提出了基于SURF人脸识别的防替考方法。本文构建的防替考系统中最重要的两个模块是人脸检测模块和surf人脸匹配模块。人脸检测的功能是从背景中定位人脸，本文采用的人脸检测算法是基于Adaboost的人脸检测算法。该算法是一种自适应增强算法，能够通过将大量弱分类器叠加起来的方法构成一个强分类器。通过人脸检测算法分割出来的人脸图像和考生资料库中存放的人脸图像相比，会存在旋转、尺度变换、部分遮挡、光照不均等情况，如果采用基于特征脸的方法，则还须经过耗时的配准操作，还可能会出现“误配准灾难”。而本文采用的SURF人脸识别方法具有旋转、尺度不变性，对于部分遮挡、光照不均也具有一定的鲁棒性，可以不做配准，因此，能够有效避免“误配准灾难”。

二、实验

采用特征脸方法实现人脸匹配，实验条件为：考生坐姿端正，使用正面光源，面部正对摄像头，无表情。本文在和文献相同的硬件环境和实验条件下测试了本文的方法，实验结果如表1所示：

从表1看到，本文提出的方法的识别正确率要高于文献提出的基于特征脸的方法。

在实验中要求考生坐姿端正，并且是正面光源，实验条件过于理想化。在实际考试中，如果干涉考生的坐姿，会影响考生的发挥，甚至会引起纠纷，因此考生的人脸会出现倾斜。由于文献没有做人脸倾斜、非正面光源的实验，所以本文也实现了基于特征脸的方法以测试匹配效果。表2实验中人脸图像可以倾斜。参与实验的人数为：注册考生60名，验证次数共3000次，非法考生60名，验证次数共3000次。

由于阴天时各种光照变化对识别效果的影响要大于晴天，所以表2中的实验选择在阴天。从表2看到，在人脸倾斜、非正面光源时，本文提出的方法的拒真率和误识率都要明显低于基于特征脸的方法。

本文提出了基于SURF人脸识别的防替考方法，SURF算法具有平移、旋转、尺度不变性，不需要配准过程，能够有效避免“误配准灾难”。实验表明，本文提出的方法识别准确率远好于基于特征脸的方法。

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