人脸识别技术在招生考试系统中的应用与研究

何文海，孙丽丽，赵 凯

（河北省教育考试院，石家庄 050091）

从2015年开始，国家加大了对教育考试违纪作弊行为的处理力度，《中华人民共和国刑法修正案（九）》已于2015年11月正式实施，其中第284条明确规定法律规定的国家考试中，组织作弊的将入刑定罪，最高可处七年有期徒刑。此条例颁布后，教育部明确提出：要结合各地实际，采用二代身份证现场报名确认、现场采集照片和指纹等生物特征、及时进行信息比对等措施严防替考。为此各个地区纷纷升级防作弊系统，指纹识别、人脸识别等大量“黑科技”在各地考场中大显身手，生物识别俨然成为全民焦点，其中人脸识别凭借其唯一性和独特性在众多生物识别技术中脱颖而出，有着广阔的应用前景。

1 人脸识别技术在招生考试系统中应用的重要性分析

近年来，为防范打击“替考”等严重违反考试纪律的行为，实现考生身份甄别由“人工主观识别”向“计算机科技识别”的转变，全国范围内许多重要的考试都逐渐应用。

在2018年全国硕士研究生招生考试中，深圳市首次利用人脸识别技术核验考生的身份，即在考生进入考场时，现场刷脸验证成功后方能进入考场参加考试。

2018年中小学教师资格考试广西考区笔试，广西招生考试院将在广西经济管理干部学院和百色市六中两个考点首次启用“人脸识别系统”，对考生身份进行自助验证。

在西安交通大学网络教育课程中也考试首次启用“人脸识别”系统，秋季课程考试的人脸识别系统首次在陕西溢诚学习中心进行测试，现场通过身份证阅读器读取考生身份证号码，并采集考生人脸照片，与系统录取照片进行一对一比对。考生只有通过人脸识别完成考前电子签到工作，方可入场参加课程考试。这是西安交通大学网络教育学院继招生考试后，将“人脸识别”技术首次应用到课程考试中，是学院信息化建设的重大举措之一。

人脸识别技术在招生考试系统中能够严肃考场纪律，严防替考舞弊行为发生，维护教育考试的公平、公正。

2 人脸识别技术

人脸识别技术的核心实际是“局部人体特征分析”以及“图形/神经识别算法。主要借助人体面部的各个器官以及特征部位的手段。将人脸器官所对应几何关系多数据产生识别参数和数据库中全部原始参数来比较、判断以及确认。通常要求判断时间不能高于1秒。

2.1 人脸检测

人脸检测就是指在动态的场景以及复杂的背景之中判断是否有没有面像存在，然后把这种面像分别出来。目前主要有参考模板法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法以及特征子脸法几种，以参考模板法为例，其首先要设计出标 准人脸的模板，然后通过算计机计算所采集的样品和设计出标准模板之间相互匹配的程度。目前上面五种方法在招生考试检测时可以综合使用。

2.2 人脸跟踪

面貌跟踪就是指对所检测到考生的面貌进行动态目标跟踪。在这个过程中采用基于模型的方法或者是基于运动和模型相互结合的办法。除此之外，借助肤色模型进行跟踪也是一种较为简单高效的方法。

2.3 人脸比对

考生的人脸对比也即是对所检测到的面貌像进行身份确认或者是在面像库之中目标搜索。人脸对比的过程就是把采样到的面像和面像库之中的面像依次的来比对，并在其中找出最好的匹配对象。所以面像的描述是面像识别手段中十分重要的一环。现阶段主要的描述方法有特征向量法和面纹模板法。特征向量法就是是先将人眼虹膜、嘴角等五官轮廓的大小、距离以及距离等属性确定下来，之后再计算出这些器官的几何特征量，计算出的特征量逐渐形成描述该每个人面部特征的向量。面纹模板法就是在库中存贮一些标准的面像模板或者是面像器官模板，在比对的过程中，将采集的所有面相和库中全部模板使用归一化相关量度量来匹配。

3 进行人脸识别的主要过程

在进行人脸识别时第一步是人脸的面像档案的建立，也就是相关人员用摄像机采集参加考试考生的人脸的面像文件或者是用他们近期的照片做成面像文件，并将这些面像文件产生面纹编码进行保存。第二步就是获取考生当前面像，也就是相关人员用摄像机拍摄当前考生的面像，然后把当前的面像文件转换为面纹编码。第三步就是采用当前的面纹编码和档案库存进行比对。也就是把目前的面像的面纹编码和档案库存里面的面纹编码来进行检索对比。上文中所提到的“面纹编码”办法是按照考生脸部的本质特征以及开头进行工作的。此种面纹编码能够排除光线、胡须、肤色、发型以及表情等因素的干扰，能够从百万人中精确地辩认出一个人。上述人脸识别的整个过程，借助一般的图像处理设备就可以自动、连续并且实时地完成。

4 结束语

目前高考的考试身份审核一般是通过身份证照片、准考证以及现场参考人员的比对确认，全程只依靠人工审核完成，其评判标准不统一、人工肉眼审核有偏差等也成为了传统考试身份验证的最大问题。为了更好的实现教育公平，必须借助于高科技对考生身份进行认证，采用客观的机器审核来代替主观的人工确认，人脸识别未来凭借其唯一性、自动识别和认证等独特优势成为考生身份认证的第一选择。