叶青

摘 要：实验室上机考试在越来越多的领域得到应用，比如注册会计师考试，银行业从业资格考试等。大部分考场都采用人工身份验证的方式。但是人工识别的局限和机房电脑显示屏的遮挡给替考作弊行为的查找带来了困难。该文注意到深度学习在人脸验证领域得到了长足的发展，提出一种新的基于人脸识别的上机考试身份验证系统。该系统首先通过考生准考证号登陆进系统，再通过人脸检测方法得到人脸，然后使用深度学习方法比对得到的人脸与系统中保存的人脸，最后使用活体检测方法排除替考者使用照片验证的情况。

关键词：深度学习 人脸识别 上机考试 身份验证

中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）03（a）-0010-02

很多高校计算机实验室除了承担教学任务外，还需要承担大量的上机考试。上机考试可以自动出题，自动评卷，能极大地减少考务人员的工作量。所以随着计算机技术的飞速发展，越来越多的考试在计算机上完成。目前大部分上机考试的身份验证均采用人工验证的方法，有如下缺点：（1）监考人员基本没有经过专业的人脸识别训练，很难根据考试证件和考试人员人脸快速准确地判断两者是否匹配。（2）在考试时检查证件对考试人员也造成一定的影响。

为了应对上述情况，目前已经有一些基于人脸识别的考生身份验证系统被提出。陈史政[1]提出一种基于LBP的人脸识别技术。朱秀娟[2]提出一种新的人脸识别技术用于考生身份验证，其中特征提取采用小波变换，分类器使用支持向量机。……