人脸识别技术在考试系统中的应用研究

发布时间：2017-10-16 13:21

  本文关键词：人脸识别技术在考试系统中的应用研究

  更多相关文章： 人脸识别技术 考试系统 Adaboost 主成分分析 支持向量机

【摘要】：作为近年来最活跃的生物特征识别技术之一,人脸识别技术已在很多领域得到广泛应用。例如,司法、公安、政府、航天、教育、金融以及各企事业单位等,其中教育领域是其典型应用之一。近年来,考试系统由于其具有保密性强、快速、准确、公平、公正、低成本、高效率等优势逐渐取代传统考试,并且成为未来考试的主流。考试系统提供便利的同时,也出现了新的问题,其中最突出的就是考试系统的安全问题。目前从中考、高考、研究生等入学考试,到各种资格证书考试、晋级升职考试等,都出现不同程度的替考、作弊等现象。且考试作弊的样式和技术空前复杂化。本课题所研究的人脸识别技术在考试系统中的应用研究,是为了加强考场中考生身份的验证管理,在考试系统中利用人脸识别技术验证考生身份来防止替考现象的发生。论文主要研究工作如下:(1)了解了人脸识别技术和考试系统的研究现状,分析了当前考试系统存在的问题及采取的解决方案,并阐述了将人脸识别技术应用到考试系统中的重要性。(2)分析了人脸识别相关技术,首先对捕获的图像进行人脸检测,然后提取特征进行人脸识别,最后根据识别结果辨别身份;总结了目前常见的几种人脸检测方法和人脸识别方法。(3)通过比较几种人脸检测方法,提出了一种首先利用肤色模型建模的方法来提取人脸轮廓,得到人脸候选区域。然后在此基础上采用Adaboost方法准确地检测人脸并保存。实验结果证明这种方法能够减少检测时间,提高检测效率。(4)针对人脸图像的高维度这一特点,采用主成分分析的方法来进行降维,并去除图像各维间的相关性。然后将降维后的图像数据通过支持向量机进行分类,并根据分类结果进行人脸识别。(5)依据考试系统存在的问题,提出了一种将人脸识别技术应用到考试系统中的解决方案。开发了一个基于B/S结构的考试系统,并将人脸识别模块嵌入到考试系统中来验证考生身份。通过实验证明了本文所提方法的可行性。
【关键词】：人脸识别技术 考试系统 Adaboost 主成分分析 支持向量机
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;G434
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 人脸识别技术研究现状11-12
• 1.2.2 考试系统研究现状12-13
• 1.3 人脸识别存在的问题13-15
• 1.4 本文主要的研究内容15-16
• 1.5 论文组织结构16-17
• 第二章 人脸识别技术17-23
• 2.1 人脸识别技术研究的主要内容17-18
• 2.1.1 人脸检测17
• 2.1.2 特征提取17-18
• 2.1.3 人脸识别18
• 2.2 人脸检测方法18-20
• 2.2.1 基于肤色的检测方法18
• 2.2.2 基于形状的检测方法18-19
• 2.2.3 基于统计理论的检测方法19-20
• 2.3 人脸识别方法20-22
• 2.3.1 基于特征的人脸识别方法20-21
• 2.3.2 基于外观的人脸识别方法21
• 2.3.3 基于神经网络的人脸识别方法21-22
• 2.3.4 基于支持向量机的人脸识别方法22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 基于肤色模型和Adaboost算法的人脸检测23-33
• 3.1 图像预处理23-25
• 3.1.1 颜色空间23-24
• 3.1.2 肤色模型24-25
• 3.1.3 亮度补偿25
• 3.2 基于肤色模型的人脸检测25-27
• 3.2.1 肤色相似度计算25-26
• 3.2.2 人脸轮廓提取26-27
• 3.3 基于Adaboost算法的人脸检测27-32
• 3.3.1 Haar-like矩形特征27-28
• 3.3.2 Adaboost算法28-30
• 3.3.3 实验结果分析30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第四章 基于PCA和SVM的人脸识别系统33-46
• 4.1 基于PCA的人脸特征提取33-39
• 4.1.1 主成分分析33-37
• 4.1.2 人脸数据库37-38
• 4.1.3 主成分脸分析38-39
• 4.2 基于PCA和SVM的人脸识别系统39-45
• 4.2.1 支持向量机40-42
• 4.2.2 准备工作42-43
• 4.2.3 实验结果与分析43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第五章 人脸识别技术在考试系统中的解决方案46-59
• 5.1 系统开发环境46
• 5.2 考试系统总体设计46-50
• 5.2.1 系统的架构设计46-48
• 5.2.2 系统的业务流程48-49
• 5.2.3 系统设计原则49-50
• 5.3 考试系统详细设计50-54
• 5.3.1 系统识别模块业务流程50-52
• 5.3.2 系统识别模块功能分析52
• 5.3.3 系统识别模块设计52-54
• 5.4 系统运行与分析54-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 结论59-60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-66
• 致谢66-67
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文67

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