考工动态人脸识别系统的设计与研究

吴健 陈豪

摘要：在分析了高校在技能考工场景下出现的人员入场签到、验证信息、身份识别、实时动态监控和离场登记等存在的问题基础上，介绍了适用于实训室考工监考安全相关的管理办法研究。运用人脸检测与识别技术，通过EmguCV对监控视频来完成动态人脸检测与捕捉，调用百度人脸识别接口，研究开发适用于安全级别较高的实训考工场所的人脸检测识别系统，用以提升教师监考实操类考试的管理效率。

关键词：考工;人脸检测;人脸识别;智能监控

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）33-0179-02

1背景

考工是高职院校对实训学生进行技能工种认证能力的专业化考试，同时也是企业进行技能型人才选拔的重要参考依据，无论对于高校还是社会都具有不可估量的作用。考工过程强调技能操作，由专家考核打分，为了保障考工期间各项流程都公平公正，防止考工内容和监考考官等保密信息的泄露。在考工开考前，入场人员的身份信息需要进行验证识别川。考工期间，考生在进行紧张的操作过程中，进出人员的身份也需要验证识别。考官在评分和监考的过程中很难记住全部人员的相貌，稍有不当就会暴露出替考或作弊等问题。

2015年8月第十二届全国人民代表大会常务委员会第十六次会议通过了《刑法（修正案九）》，将考试作弊纳入刑法调整范围，关于替考、作弊等违反考试公平公正的行为纳入刑法。考工作为可获取技能认证证书的考试，在整个过程中需要考生信息收集、考场签到、身份验证、实时监控和动作行为记录等一系列实际应用。现阶段，大部分高职院校还处于考官作为整个监考过程的负责人，要同时值守多项工作，耗费很长时间和精力。仅仅使用人工进行所有任务，存在重大的不可靠因素，特别是长时间疲劳造成的注意力不集中。

为了解决这一问题，将考官从繁杂的监考流程中解脱出来，把工作重心转移到考核评估考生的技能水平上来，急需开发一款在实训室场地中能够进行实时动态身份验证和识别的考工系统。

2人脸检测与识别技术

人脸检测（Pace Detection）是指在图像中检测人脸是否存在，如果存在则标记人脸的位置，是人脸识别的一个预处理过程。人脸识别（Pace Recognition）是一种非接触性技术，具有可视化、符合人的思维习惯的特点，得以在商业、安全等领域广泛应用。该研究起步于二十世纪，2012年以来，人工神经网络（Artificial Neural Network）在图像分类中的成功使人们意识到人脸识别也可以由深度学习解决，很大程度上刺激了深度学习在人脸识别中应用的发展，开启了深度学习的时代。

3系统总体设计

高职院校职业学生通过技能考工这一途径获得证书，同时行业选拔技能人才需要借鉴，无论对于考生还是学校都具有举足轻重的意义。为了保障考工公平公正，防止保密信息的泄漏和预期之外的事件发生，在职业技能考工期间，只能允许指定人员进入工作场地。在工作场地，即实训室人口，进行身份验证。如果采用人工检查，很难记住所有符合入场资格人员的相貌，在有多人同時进入场地时，会有认错人的情况发生。在考工系统内也同时需要记录考生身份和整个考工过程的视频录像等细节。

该系统主要研究内容为实训室考工环境下，如何开发一套安全可靠的人脸识别系统来区分考官、监考、考务和考生等不同身份人员。在考工的整个过程中，开考前的人员身份验证，考试中的考生实施智能监控，出入考场人员的监督识别，证书证件照的识别和选取。考试结束后的人员离场身份识别等。整个识别记录过程最后生成考工考情报告，记录考生在考工工作中的身份信息和实时人脸动态。

从考务人员布置考场、考官和考生进入考场使用设备、考官对考生的技能步骤评判打分到最终的考生成绩审核追溯等，考生身份信息确认、考生和考官的诚信监督以及后续证书证件照的提取和成绩统计等提供保障服务，减轻监考人员的工作负担。

通过完成视频人脸检测与捕捉，调用识别精准度较高的百度人脸识别接口，开发适用于安全级别较高的实训场所的人脸检测识别系统，对监控视频中的动态人脸图像进行捕捉、检测与识别，最终分析记录数据上传到相关终端，并且及时显示反馈给用户。基于Emgu CV的动态人脸检测与识别系统的研究目标是开发应用于实训室场景，配合监控系统完成人脸检测与识别工作。同时，为后续开发人脸识别考勤系统、智能监控系统等做好铺垫。

考工整个过程的实时动态人脸监控和识别的记录，为考生的身份信息确认、考工的全程记录、考生和考官的诚信监督以及后续证书证件照的提取和成绩统计等提供保障。

4系统功能设计与技术实现

本系统实现主要用于实训室考工时学生的考工计划制定、考勤签到、考生信息核对、人脸检测与识别、证件照片的拍摄、考场的监控和认证材料的保存。解决了技能认证老师的一系列监考中存在的问题。该软件的功能模块大致分为：考工计划、考生信息、考工监控、人脸识别和那个及用户模块等。系统解决了长期困扰负责学校该工作的老师对于考场中职业技能认证考生的科学统一规范管理，提高了技能认证的自动化管理的效率，为考生现场管理工作带来了便利，具有一定的实用价值。现对系统各模块功能做一全面说明：

系统登录主要用于对使用该软件的注册用户进行安全检查，以防止非法用户进入系统后对技能认证考生的个人信息窃取和修改各项数据内容，特别是考生场次安排和成绩的数据。只有合法的用户才可以进入系统，根据不同的用户权限，系统登录后展示不同的主功能界面。

用户输入授权的用户名和密码，成功通过登录系统验证后进入主窗体，可以调用系统相关的各个子模块。系统包含5大功能模块：考工计划、考生信息、考工监控、人脸识别和系统及用户。每一个功能模块下还包含数个子模块，完成考工动态人脸认证工作的相关任务模块。

考工计划模块包含创建计划、修改计划、保存变更和退出计划四个子功能。其中创建计划主要用于制定职业技能认证的考工计划的创建，保存创建考工的时间、地点、班级、考工工种、等级、人数和场次等信息。修改计划主要用于对已经制定的计划进行内容的修改，对未完成正在进行中的计划可以更改或者删除等操作。保存变更对修改后的计划进行保存，退出计划即退出当前操作的考工计划。

考生信息模块主要包括考勤签到、考勤统计、考场安排和信息修改四个子模块，主要用于学生的信息档案的增加、删除、修改和查询操作，考场的信息统计核对，通过该模块修改和更新由于人员变动后的数据更新等，提高考场动态管理考生的档案信息。

考工监控管理模块包含实时监控、考生拍照、考场截屏和保存视频四个子功能模块。其中实时监控是监控考工的整个签到、入座、考试和结束流程，考生拍照是作为个人信息存人系统为后期人脸识别和证件照的选取做准备，考场截屏是在考试过程中定时和人工对考场情况做记录，最后对视频进行相应的保存备份等操作。

人脸识别模块包含人脸检测和人脸识别两个子功能模块。其中人脸检测是对监控视频中的实时动态人脸进行检测，通过相应的人脸比对库用矩形框将人脸框选出来，摄像头截屏选取人脸保存，人脸识别是将监控视频中的人脸与已经录入的考生人脸库进行识别，识别出考生的姓名班级等信息反馈给用户。

各功能模块有机协调配合完成考工过程中的一系列棘手的问题，减轻了烦琐的校对审核和监考考务环节。

5结束语

本系统基于图像处理库Emgu CV，并在C#.NE了开发环境下进行编程实现。作为一个开源视觉库，里面包含的图像处理的经典算法比较全面，并且采用C#和少量的C竹编写，图像处理运行效率很高。

为了解决视频中人脸动态捕捉，选用该开源框架可以精准地进行人脸抓取工作。在人脸识别功能模块中，调用了百度人脸识别的API接口，该接口比较完善，人脸识别精准度高，可以很好地做到人脸识别。通过实例的研究，开发出适用于实训室考工的动态人脸识别系统，大幅提升实训室考工工作的效率、自动化和准确性。