葉青

摘 要：實(shí)驗(yàn)室上機(jī)考試在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，比如注冊(cè)會(huì)計(jì)師考試，銀行業(yè)從業(yè)資格考試等。大部分考場(chǎng)都采用人工身份驗(yàn)證的方式。但是人工識(shí)別的局限和機(jī)房電腦顯示屏的遮擋給替考作弊行為的查找?guī)?lái)了困難。該文注意到深度學(xué)習(xí)在人臉驗(yàn)證領(lǐng)域得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，提出一種新的基于人臉識(shí)別的上機(jī)考試身份驗(yàn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先通過(guò)考生準(zhǔn)考證號(hào)登陸進(jìn)系統(tǒng)，再通過(guò)人臉檢測(cè)方法得到人臉，然后使用深度學(xué)習(xí)方法比對(duì)得到的人臉與系統(tǒng)中保存的人臉，最后使用活體檢測(cè)方法排除替考者使用照片驗(yàn)證的情況。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 人臉識(shí)別 上機(jī)考試 身份驗(yàn)證

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2017）03（a）-0010-02

很多高校計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室除了承擔(dān)教學(xué)任務(wù)外，還需要承擔(dān)大量的上機(jī)考試。上機(jī)考試可以自動(dòng)出題，自動(dòng)評(píng)卷，能極大地減少考務(wù)人員的工作量。所以隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，越來(lái)越多的考試在計(jì)算機(jī)上完成。目前大部分上機(jī)考試的身份驗(yàn)證均采用人工驗(yàn)證的方法，有如下缺點(diǎn)：（1）監(jiān)考人員基本沒有經(jīng)過(guò)專業(yè)的人臉識(shí)別訓(xùn)練，很難根據(jù)考試證件和考試人員人臉快速準(zhǔn)確地判斷兩者是否匹配。（2）在考試時(shí)檢查證件對(duì)考試人員也造成一定的影響。

為了應(yīng)對(duì)上述情況，目前已經(jīng)有一些基于人臉識(shí)別的考生身份驗(yàn)證系統(tǒng)被提出。陳史政[1]提出一種基于LBP的人臉識(shí)別技術(shù)。朱秀娟[2]提出一種新的人臉識(shí)別技術(shù)用于考生身份驗(yàn)證，其中特征提取采用小波變換，分類器使用支持向量機(jī)。黎海清[3]使用Gabor特征提取人臉特征用于人臉識(shí)別。顯然，以上應(yīng)用在考試身份驗(yàn)證的人臉識(shí)別技術(shù)存在2個(gè)缺點(diǎn)：（1）人工選擇特征提取方法，對(duì)人臉特征的提取量可能不足。（2）考生使用事先準(zhǔn)備好的照片也可能通過(guò)系統(tǒng)的驗(yàn)證。為了克服上述方法中的第1個(gè)缺點(diǎn)，該文使用深度學(xué)習(xí)；為了克服上述方法中的第2個(gè)缺點(diǎn)，該文使用活體檢測(cè)技術(shù)。

1 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

考生身份驗(yàn)證系統(tǒng)包含考生信息注冊(cè)和考生信息驗(yàn)證，其中考生信息的注冊(cè)在考生報(bào)名時(shí)執(zhí)行?？忌矸蒡?yàn)證則在考生進(jìn)入上機(jī)考試系時(shí)執(zhí)行，整體流程圖如圖1所示。

從圖1可以看到，身份驗(yàn)證包含4個(gè)步驟。

第1步，考生輸入準(zhǔn)考證號(hào)和考試密碼執(zhí)行考生初步驗(yàn)證。使用初步驗(yàn)證，可避免考生人臉驗(yàn)證失敗后拒絕透露自己考生信息的情況發(fā)生。

第2步，使用人臉檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)攝像頭中的所有人臉，并且判斷人臉大小是否符合規(guī)定人臉大小。如果人臉太大或者太小，提示考試者向前靠近攝像頭或者向后遠(yuǎn)離攝像頭。

第3步，使用深度學(xué)習(xí)方法執(zhí)行人臉驗(yàn)證。深度學(xué)習(xí)人臉驗(yàn)證方法對(duì)每個(gè)考生來(lái)說(shuō)僅需要一張人臉照片，為考生信息注冊(cè)提供了便利性。

第4步，使用一種新的活體檢測(cè)方法判斷考生是否在使用照片進(jìn)行人臉身份驗(yàn)證。

上述步驟的第1步是一個(gè)簡(jiǎn)單的賬號(hào)、密碼登錄模塊。第2步使用OpenCV中的正面人臉檢測(cè)程序。接下來(lái)詳細(xì)介紹人臉驗(yàn)證和活體檢測(cè)技術(shù)。

2 人臉驗(yàn)證

該文在人臉驗(yàn)證過(guò)程中使用圖2所示的積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，圖中C11，C12，C51，C52表示卷積層，P1，P5表示下采樣層，loss表示損失函數(shù)計(jì)算。loss層使用損失函數(shù)，其中、分別為網(wǎng)絡(luò)上、下部分的輸出值。

人臉驗(yàn)證包括訓(xùn)練過(guò)程和測(cè)試過(guò)程。在訓(xùn)練過(guò)程中，每次隨機(jī)從該數(shù)據(jù)庫(kù)中選取一對(duì)人臉數(shù)據(jù)，得到、。然后使用loss函數(shù)反向傳遞優(yōu)化參數(shù)。上述過(guò)程持續(xù)1 000 000次，得到訓(xùn)練模型。在測(cè)試過(guò)程中，根據(jù)損失函數(shù)得到考生注冊(cè)時(shí)的人臉與考試時(shí)檢測(cè)的人臉的相似度。對(duì)相似度設(shè)定一定的閾值，即可判定這兩張人臉是否屬于同一張人臉，其中閾值可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到。

3 活體檢測(cè)

該文活體檢測(cè)的流程圖如圖3所示。從圖3中可以看到活體檢測(cè)包含4個(gè)步驟。因?yàn)樵诳忌矸蒡?yàn)證時(shí)需要較快的執(zhí)行速度，該文使用快速AAM檢測(cè)人臉特征點(diǎn)。

在子區(qū)域截取中，該文將隨機(jī)截取一個(gè)或者多個(gè)子區(qū)域用于活體檢測(cè)。不使用固定區(qū)域可以防止活體檢測(cè)模式被提前泄露出來(lái)。

在截取到子區(qū)域后，人眼區(qū)域?qū)w一化到20×40大小，對(duì)于嘴巴區(qū)域則歸一化到30×60。為了提高活體檢測(cè)效果，為了克服光照變化，對(duì)這些區(qū)域提取局部二值紋理（LBP）特征。

活體檢測(cè)是一個(gè)典型的二分類問(wèn)題，該文將采用支持向量機(jī)解決該問(wèn)題。因?yàn)樽笱?、右眼、嘴巴區(qū)域有著明顯不一樣的特征，所以針對(duì)這3個(gè)區(qū)域分別訓(xùn)練支持向量機(jī)。為了避免分類器的分類錯(cuò)誤對(duì)考試造成影響，允許重復(fù)執(zhí)行3次，如果3次均不能通過(guò)，則通知監(jiān)考人員。只有考生通過(guò)所有的活體檢測(cè)動(dòng)作，才能開始考試。

4 實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)將在實(shí)驗(yàn)室上機(jī)考試環(huán)境中針對(duì)10位考生執(zhí)行。為了適應(yīng)不同的姿勢(shì)，每位同學(xué)將更換5次座位；為了適用不同的光照環(huán)境，上述操作將在白天和晚上分別執(zhí)行一次。這樣總共有100個(gè)數(shù)據(jù)。為了避免測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同，人臉驗(yàn)證閾值和活體檢測(cè)需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)將另外選擇10名考生執(zhí)行相關(guān)操作獲得。

其中人臉驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示，識(shí)別率表示兩張人臉匹配程度超過(guò)閾值的概率，誤識(shí)別率表示兩張屬于不同人的人臉的匹配程度超過(guò)閾值的概率。從表1可以看到，通過(guò)3次驗(yàn)證，基本所有情況都能通過(guò)人臉驗(yàn)證驗(yàn)證出，并且誤識(shí)別率為0%。

活體檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示，識(shí)別率表示隨機(jī)活體動(dòng)作通過(guò)檢測(cè)的概率，誤識(shí)別率表示照片通過(guò)活體檢測(cè)概率。從表2可以看到1次通過(guò)活體檢測(cè)概率較高，這樣該驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)考生的影響極小。另外使用照片通過(guò)活體驗(yàn)證檢測(cè)的概率為0%，表示考生不能簡(jiǎn)單地使用照片通過(guò)活體檢測(cè)。考生使用照片通過(guò)活體驗(yàn)證的難度非常大。

5 結(jié)語(yǔ)

該文提出一種新的基于人臉識(shí)別的上機(jī)考試身份驗(yàn)證系統(tǒng)。利用最近提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉驗(yàn)證方法執(zhí)行人臉驗(yàn)證，設(shè)計(jì)一種新的隨機(jī)動(dòng)態(tài)活體檢測(cè)方法能夠大幅度降低使用照片通過(guò)身份驗(yàn)證的概率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該文方法能夠很好地應(yīng)用于日常的實(shí)驗(yàn)室上機(jī)考試身份驗(yàn)證中。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳史政.基于LBP的人臉識(shí)別技術(shù)在考試身份驗(yàn)證中的應(yīng)用研究[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)：自然版，2014（8）：41-43.

[2] 朱秀娟，盧琳，鐘洪發(fā).人臉識(shí)別技術(shù)在考試身份驗(yàn)證中的應(yīng)用[J].激光雜志，2016（6）：90-93.

[3] 黎海清.基于特征提取的人臉識(shí)別考試身份驗(yàn)證系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].信息與電腦，2016（13）.