陈月 吴恋 周华丽 熊琴 代芳穗 田芳

摘 要：针对替考现象屡禁不止的现状，提出了基于Deep ID人脸检测身份技术来辨别考生的真实性。脸部是每个人最具代表性的特征，每个人的脸部纹路都具有唯一性，且更易提取，所以人脸识别将是考场验证的首选。随着深度学习的提出，人脸识别的使用频率不断提高，其准确率也不断提升。人脸识别运用于多个领域，并取得了重大突破，根据最新的研究，建议使用、人脸识别算法Deep ID技术验证考生身份。文中阐述了人脸识别用于检测考生身份一致性的可行性，可有效防止考生替考作弊等情况出现。

关键词：深度学习；身份验证；卷积神经网络；Deep ID

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）07-00-03

0 引 言

通过数据分析可知，替考现象屡禁不止，由于人眼识别的准确率较低，不论大型还是小型考试都存在不公平现象。如今，深度学习技术已渗入各领域，Deep ID更掀起了一股學习新潮，因此将Deep ID人脸识别技术运用到考生认证中，提高考生的考前认证效率与准确率，避免替考，实现考试的公平公正。

1 人脸识别的研究发展

中国研究人脸识别技术时，侧重人脸识别及多种模式的人机交互技术[1]，其中Deep ID算法所应用的人脸识别技术已被应用到诸多领域。现阶段，人脸识别已逐渐延伸到多种实际生活场景中。人脸检测技术已由图片的简单处理发展到图像的实时处理，已从传统技术转变为深度学习技术[2]。

2 常用人脸识别技术简介

2.1 TENCENT-BESTIMAGE

早先，相册产品中出现了优图人脸检测器[3]。……