基于稀疏卷积神经网络的考生识别算法

针对传统的图像识别方法很难快速、准确地对考生进行识别从而验证其身份,文中详细地分析了卷积神经网络的原理及特性,提出一种基于多通道输入的稀疏卷积神经网络的考生识别算法,并与支持向量机及传统卷积神经网络进行比较,实验结果表明,该算法提高了考生识别的准确率,而且识别的速度大幅提高。

基于深度学习的实时监控图像中考生异常行为自动识别算法

基于图像处理技术,提出了一种自动、准确地识别出考试中异常行为的算法,旨在维护考试的公平性和提高监考的效率,并进一步规范考场纪律。首先,采用Mosaic技术增强视频帧图像,从而对含小目标的图像集进行扩展。接着,利用改进的YOLOv5s目标检测算法对考生考试行为状态进行人体检测框的定位,快速并准确地识别出考生的人体位置。然后,采用SimplePose对考生人体的关键点进行定位,进一步精确地描述人体的姿态并更准确地识别出异常行为;另外,SimplePose具有轻量级的特点,可以快速处理图像并提取关键点信息,确保实时性。最后,利用ConvNeXt图像分类器对人体关键点图像进行分类,增强了模型的鲁棒性和稳定性。实验结果表明,所提出的实时检测方法对考试环境中考生作弊行为识别具有快速的检测性能,并且识别准确率达到92.1%,提高了考场监考的效率并维护了考试公平。

基于ABC-SVM的考生行为自动识别

针对支持向量机在考生行为自动识别中的参数优化问题,提出了一种人工蜂群算法优化支持向量机的考生行为自动识别方法.首先将支持向量机参数编码成为人工蜂群的蜜源,以考生行为识别正确率作为搜索目标,然后通过人工蜂群之间的信息交流和共享找到支持向量机的最优参数,并建立最优考生行为识别模型,最后采用仿真实验测试已建立考生行为识别模型的性能.实验结果表明,本文方法不仅提高了考生行为识别的正确率,而且加快了考生行为识别的速度,可以很好的满足考生行为自动识别实时性要求.

现代虹膜识别技术在考生身份验证系统中的应用初探

本文结合虹膜识别技术,针对考生身份验证系统进行身份识别和安全管理系统设计,阐述了利用集计算机、通信、网络、虹膜识别技术、数据库等多元化技术为一体开发考生身份证信息提取、身份验证、管理等多功能的身份识别及管理的智能化应用系统,旨在从根本上解决学校学生考试的考场纪律管理问题,并借力现代高科技生物识别技术,增强考生的信息管理能力,提升考场管理的安全级别,简化考试验证管理流程,提高考场准考准入效能,从而促进学校信息化建设和改革,具有一定的实用价值。

AFIS在考生身份识别系统中的应用与实现

自动指纹识别技术因指纹的唯一性和终生不变性而成为目前使用最广泛最成熟的生物识别技术之一。传统的考生身份确认是通过准考证、相片、身份证等的查验,但这些纸质的、非唯一的证件,是很容易制假的,并且不易辨别。将自动指纹识别技术应用于考生身份识别系统中,可以很好地解决考生身份的确认问题。本文对我们开发的考生指纹身份识别系统作了简要介绍,并给出了测试报告。

船员考试考生身份指纹识别研究

采用信息化手段,将指纹技术融合到船员计算机考试考生身份认证管理中,是对现有船员考试系统考生身份识别模块的有效补充。通过指纹的唯一性和不可复制性,结合身份证、准考证等信息对船员考试考生进行身份识别,可以有效打击和预防船员考试替考作弊行为,对于提高监考人员工作效率、打造良好的船员考试考场秩序、推动我国船员考试现代化建设等方面具有极为重要的意义。

基于物联网技术的考生身份识别系统

随着社会的进步和技术的发展,人们对身份识别的可靠性和准确性要求越来越高。为了解决传统人工身份识别主观性强、可靠性弱和执行效率低等问题,利用已有的现代先进图像处理识别技术,结合考生身份识别实际应用需求,设计了一套可采集身份证证件照和通过现场人脸拍摄进行远程人脸比对服务的综合应用系统。该系统通过身份证读卡器读取身份证上的信息和证件照,当身份证信息读取成功后,同步锁定当前场景,通过摄像头拍摄当前场景下的人脸照片。将Base64编码的证件照和场景照用Urlencode方式调用云从开放人脸比对接口进行数据相似度比对,解析返回结果,处理显示,同时完成其他相应的业务操作。经过实际模拟测试,该系统能够有效且稳定的实现考生身份识别。

基于过程管理的在线考试平台研究与设计

目前高校采用的在线考试平台主要是实现基于B/S或者C/S的考中环节功能,而考前的考生预约及考生信息核对环节缺失,考生考试进场的信息主要依靠教师人工核对,这不利于形成完整的学生个人学习数据图像。为此,文中提出一种与传统的在线考试平台搭建理念不同的在线考试平台,此平台设计更加注重考试全过程管理及数据采集,包括考试预约、考生信息识别、考试、成绩管理4个子系统。文中主要研究平台所需开发环境、硬件框架、系统架构、用户需求及功能实现等。考试预约及成绩管理子系统采用B/S结构,并采用ASP技术结合SQL数据库语言编写进行实现,内嵌于教学管理系统(LMS)。考试信息识别及考试子系统选择C/S架构和C#编程语言,采用ADO技术实现系统数据库连接及访问。最后,将所设计平台应用于某高校的基础英语考试中进行测试,结果表明,该平台功能及性能均可满足课程考试使用需求,具有可行性。文中的在线考试平台能够实现考试全过程管理的信息化,并显著提高在线考试过程及管理效率;同时,进行课程考试可减少任课教师负担,真正解决高校在线考试及管理过程中所存在的问题。

考生身份识别系统的设计

随着国家教育考试中的信息化应用程度越来越高,为了解决考生身份验证过程中存在的核验难度大、身份识别困难等问题,本文采用Microsoft Visual Studio 2012集成开发环境,结合EmguCV图像处理工具包及PowerDesigner进行系统设计与编码,设计了教育考试行业考生身份识别系统。该系统结合图片特征提取与匹配技术,将国家教育考试中考生身份证、准考证、现场照片及报名系统中的照片信息进行人脸匹配,有效提高考试进场时考生身份的验证速度,提高工作效率。