基于云服务和人脸识别的在线组卷、考试和阅卷系统

发布时间：2017-09-17 17:26

  本文关键词：基于云服务和人脸识别的在线组卷、考试和阅卷系统

  更多相关文章： 智能组卷 考试系统 人脸识别考勤 云部署

【摘要】：随着现代计算机技术和教育的快速发展,传统的考试方式已经难以满足现代考试的需要,而利用计算机实现在线考试是现代及未来考试的趋势。利用计算机在线考试可以减轻教师的工作量,减少学校支出,同时提高了教师工作效率,保证了考试的公平与客观。对于提高教学质量,促进教考分离具有重要的意义。传统的在线考试系统主要是基于B/S结构框架。使用传统服务器只使用到了服务器的管理以及资源调度。当服务器出现故障时,系统将不能正常使用。而云计算是一种新型的网络计算模式,可以充分利用所有的计算资源。云计算的使用不仅可以保证数据的安全稳定,还可以减少故障发生的概率。考试不仅仅是测验学生的能力,同时也是验证学校教师教学水平与质量的一种重要方式。然而,考试中出现的替考的行为,不利于学生真实水平的发挥,不能保证考试的公平公正。传统考试的身份认证主要是由人工验证,不仅耗费了大量时间,而且纸质的准考证容易损坏、丢失、伪造,增加了身份验证的难度。人脸识别技术已经在身份认证领域得到了广泛应用。将人脸识别技术应用到考试当中,是实现考生的身份认证,防止替考行为发生,节省身份验证时间,提高效率的一个重要方法。本文在分析研究大量文献资源的基础上,对组卷问题以及组卷参数进行深入研究与分析,提出了本课题组卷算法。主要有以下几个方面是对以往考试系统的改进和创新：第一、在已有组卷算法的基础上提出一种改进的组卷算法策略；第二、实现自动组卷过程中,连续几届试题不重复；第三、引用人脸识别应用防止替考、电子师生签到及统计。
【关键词】：智能组卷 考试系统 人脸识别考勤 云部署
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G434;TP393.09;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.3 研究目的和研究内容12-14
• 1.3.1 研究目的12
• 1.3.2 研究内容12-14
• 第二章 在线考试系统相关技术及需求分析14-22
• 2.1 在线考试系统框架相关技术14-18
• 2.1.1 B/S模式14
• 2.1.2 MVC设计模式概念14-15
• 2.1.3 Struts2框架15-16
• 2.1.4 Hibernate框架16-18
• 2.2 人脸识别技术18
• 2.3 云计算技术18-19
• 2.4 需求分析19-22
• 2.4.1 可行性分析19
• 2.4.2 性能需求分析19-22
• 第三章 组卷的基本理论与数学模型22-24
• 3.1 问题描述22
• 3.2 组卷的约束条件22-24
• 第四章 组卷算法的选取与仿真实验24-34
• 4.1 常用组卷算法24-28
• 4.1.1 随机组卷算法24
• 4.1.2 回溯算法24-25
• 4.1.3 遗传算法25-26
• 4.1.4 粒子群算法26-28
• 4.2 改进粒子群算法28-30
• 4.2.1 组卷编码策略及初始种群的生成28
• 4.2.2 适应度函数的确定28-29
• 4.2.3 改进粒子群算法的实现29-30
• 4.3 仿真实验结果与分析30-34
• 4.3.1 组卷要求设定31-34
• 第五章 在线考试系统的设计与实现34-60
• 5.1 系统的开发环境34
• 5.2 在线考试系统数据库设计34-39
• 5.2.1 数据库设计思想34-35
• 5.2.2 主要的数据表35-39
• 5.3 系统用例分析39-41
• 5.4 系统各功能模块的实现41-60
• 5.4.1 用户登录管理模块41-42
• 5.4.2 系统管理模块42-45
• 5.4.3 题库管理模块45-47
• 5.4.4 组卷模块47-49
• 5.4.5 阅卷管理模块49-50
• 5.4.6 学生模块50-53
• 5.4.7 人脸识别考勤模块53-57
• 5.4.8 云部署57-60
• 第六章 在线考试系统的测试60-64
• 6.1 测试方法介绍60
• 6.2 软件测试步骤60-61
• 6.3 测试用例61-64
• 6.3.1 登录测试用例61-62
• 6.3.2 数据操作测试用例62-64
• 第七章 结论与展望64-66
• 7.1 结论64-65
• 7.2 展望65-66
• 参考文献66-70
• 发表论文和参加科研情况说明70-72
• 致谢72

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本文编号：870730