【摘要】替考是網(wǎng)絡(luò)考試威脅最大的作弊手段，本文提出了一種基于SURF人臉識(shí)別的防替考方法。SURF人臉識(shí)別算法具有平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變的特性，能夠有效避免“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法具有比基于特征臉的方法更高的匹配準(zhǔn)確度。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)考試 人臉識(shí)別 SURF 特征臉

目前，大量考試已采用網(wǎng)絡(luò)考試，比如電大，GRE，大學(xué)英語(yǔ)四、六級(jí)，高中計(jì)算機(jī)課程會(huì)考等。由于網(wǎng)絡(luò)考試沒有試卷印刷、傳送等環(huán)節(jié)，因此保密性要優(yōu)于紙質(zhì)試卷考試，而且，很多網(wǎng)絡(luò)考試采用試題庫(kù)隨機(jī)抽題，加強(qiáng)了保密性。目前，對(duì)網(wǎng)絡(luò)考試威脅最大的作弊手段是替考，如何防止替考是網(wǎng)絡(luò)考試急需解決的問題。

一、相關(guān)工作和本文的貢獻(xiàn)

人臉識(shí)別技術(shù)具有用戶接受度高（非接觸、不干擾用戶）、性價(jià)比高、通用性好等優(yōu)點(diǎn)，所以提出使用人臉識(shí)別防止替考。人臉識(shí)別算法在近幾十年得到快速發(fā)展，各種算法層出不窮，因此，選擇最適合網(wǎng)絡(luò)考試的人臉識(shí)別方法，是防替考的關(guān)鍵。最具有代表性的算法主要有：特征臉、Fisher臉、SIFT、SURF等。其中，特征臉和Fisher臉?biāo)惴▽?duì)平移、旋轉(zhuǎn)、尺度、光照等變化敏感，必須經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)對(duì)齊以及光照歸一化等操作進(jìn)行配準(zhǔn)。復(fù)雜考場(chǎng)環(huán)境下的配準(zhǔn)過程很耗時(shí)，而且存在一定程度的誤配準(zhǔn)，文獻(xiàn)將人臉識(shí)別算法的性能隨誤配準(zhǔn)的增大而急劇下降的現(xiàn)象稱為“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。因此，基于特征臉或者Fisher臉的方法在復(fù)雜的考場(chǎng)環(huán)境下是耗時(shí)、低準(zhǔn)確率的。SITF和SURF具有平移、尺度、旋轉(zhuǎn)不變性，SURF在分辨性能上不弱于SIFT，且具有比SIFT更快的運(yùn)算速度。

通過對(duì)上述算法的研究，本文提出了基于SURF人臉識(shí)別的防替考方法。本文構(gòu)建的防替考系統(tǒng)中最重要的兩個(gè)模塊是人臉檢測(cè)模塊和surf人臉匹配模塊。人臉檢測(cè)的功能是從背景中定位人臉，本文采用的人臉檢測(cè)算法是基于Adaboost的人臉檢測(cè)算法。該算法是一種自適應(yīng)增強(qiáng)算法，能夠通過將大量弱分類器疊加起來的方法構(gòu)成一個(gè)強(qiáng)分類器。通過人臉檢測(cè)算法分割出來的人臉圖像和考生資料庫(kù)中存放的人臉圖像相比，會(huì)存在旋轉(zhuǎn)、尺度變換、部分遮擋、光照不均等情況，如果采用基于特征臉的方法，則還須經(jīng)過耗時(shí)的配準(zhǔn)操作，還可能會(huì)出現(xiàn)“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。而本文采用的SURF人臉識(shí)別方法具有旋轉(zhuǎn)、尺度不變性，對(duì)于部分遮擋、光照不均也具有一定的魯棒性，可以不做配準(zhǔn)，因此，能夠有效避免“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。

二、實(shí)驗(yàn)

采用特征臉方法實(shí)現(xiàn)人臉匹配，實(shí)驗(yàn)條件為：考生坐姿端正，使用正面光源，面部正對(duì)攝像頭，無表情。本文在和文獻(xiàn)相同的硬件環(huán)境和實(shí)驗(yàn)條件下測(cè)試了本文的方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

從表1看到，本文提出的方法的識(shí)別正確率要高于文獻(xiàn)提出的基于特征臉的方法。

在實(shí)驗(yàn)中要求考生坐姿端正，并且是正面光源，實(shí)驗(yàn)條件過于理想化。在實(shí)際考試中，如果干涉考生的坐姿，會(huì)影響考生的發(fā)揮，甚至?xí)鸺m紛，因此考生的人臉會(huì)出現(xiàn)傾斜。由于文獻(xiàn)沒有做人臉傾斜、非正面光源的實(shí)驗(yàn)，所以本文也實(shí)現(xiàn)了基于特征臉的方法以測(cè)試匹配效果。表2實(shí)驗(yàn)中人臉圖像可以傾斜。參與實(shí)驗(yàn)的人數(shù)為：注冊(cè)考生60名，驗(yàn)證次數(shù)共3000次，非法考生60名，驗(yàn)證次數(shù)共3000次。

由于陰天時(shí)各種光照變化對(duì)識(shí)別效果的影響要大于晴天，所以表2中的實(shí)驗(yàn)選擇在陰天。從表2看到，在人臉傾斜、非正面光源時(shí)，本文提出的方法的拒真率和誤識(shí)率都要明顯低于基于特征臉的方法。

本文提出了基于SURF人臉識(shí)別的防替考方法，SURF算法具有平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變性，不需要配準(zhǔn)過程，能夠有效避免“誤配準(zhǔn)災(zāi)難”。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法識(shí)別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)好于基于特征臉的方法。

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