人脸识别技术的考场身份检查系统设计与开发(源码)
随着科技的快速发展和时代的进步，各种大型考试也越来越多，考试作弊现象也是屡禁不止。为解决考试替考问题，急需开发一个身份检查系统。本课题旨在设计开发一个基于人脸识别技术的考场身份检查系统，其功能包主要括用户注册、登录、人脸识别、个人信息修改、在线测试、查看成绩、管理教师信息、管理学生信息、管理班级信息、管理考试信息和上传题目信息等。该系统使用JSP开发前端界面，servlet处理后台逻辑及MySQL进行数据管理；系统应用人脸识别技术进行身份检查，帮助监考人员进行考生身份识别，从而杜绝考试替考现象。本系统界面友好，操作简单、人脸识别正确率较高。关键词人脸识别技术，身份检查系统，JSP，MySQL
目 录
1 引言 1
1.1课题背景 1
1.2研究背景 1
1.3人脸识别国内外研究现况 1
1.4研究意义 2
1.5系统开发目标 3
2 开发及所需技术 3
2.1 JSP语言概述 3
2.2 MySQL数据库 4
2.3 HTML超文本标记语言 4
3 人脸识别技术 5
3.1人脸识别技术概述 5
3.1.1人脸识别基本介绍 5
3.1.2人脸检测的方法 5
3.2 拟采用的检测方法 5
4 需求分析 7
4.1需求概述 7
4.2功能需求分析 8
4.3可行性分析 8
4.3.1技术可行性 8
4.3.2操作可行性 9
4.3.3经济可行性 9
4.4系统用例图 9
4.5人脸识别流程图 10
5 总体设计 11
5.1系统架构图 11
5.2系统模块总体设计 11
5.3数据库设计 12
5.3.1数据分析 12
5.3.2系统ER图 13
5.3.3数据库逻辑设计 13
5.3.4数据库物理设计 14
6 详细设计 17
6.1登录模块设计 17
6.2管 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
理员界面设计 19
6.2.1教师信息管理模块设计 19
6.2.2学生信息管理模块设计 20
6.2.3班级管理模块设计 20
6.2.4考试信息管理模块设计 21
6.3教师管理界面设计 22
6.3.1题目管理模块设计 23
6.3.2学生答案管理模块设计 24
6.3.3个人信息管理模块设计 24
6.3.4考试信息管理模块设计 25
6.4 Android客户端设计 25
6.4.1考生界面设计 25
6.4.2学生身份验证模块设计 27
7 测试 28
结 论 31
致 谢 32
参 考 文 献 33
1 引言
1.1 课题背景
随着计算机及信息技术的快速发展，自动智能化的身份检查系统得到迅速发展。无论是在人口繁多的公共场合，还是在各个车站、机场的入口都已经有了身份检查验证系统。此外，身份检查技术在许多重要的领域具有广泛的应用前景。例如，在各种重要的考试场所，监考人员需对考生进行身份信息核实，由于人工身份检查工作较为繁重。因此，本课题主要致力于开发一套基于人脸识别的考场身份检查系统，身份检查系统可帮助监考人员快速有效识别考生信息，从而杜绝替考现象。
1.2 研究背景
近年来，随着生物特征识别技术的迅速发展，“刷脸”逐渐成为新时期特征识别技术应用的主要领域之一。特别是进入二十一世纪，人脸识别技术更是迎来了大爆发，无论是在通关、金融、电信、公证等领域需要对人和证件进行一致性验证的场景，还是交通、公安、楼宇、社区等领域的安防布控场景，我们都可见人脸识别的身影[2]。在教育领域，无论是中高考这类升学考试，还是其他资格考试，都出现不同程度地替考现象。因此,利用人脸识别技术实现证件内照片特征和实时人脸照片特征比对识别，辨别考生身份，可防止考场替考现象的发生。
随着人脸识别算法的不断精确演变，人脸识别技术逐渐进入越来越广泛的应用领域。主要包括：1）企业、住宅安全和管理 2）电子护照及身份证 3）公安、法律和刑事侦查 4）自助服务 5）信息安全等[3]。
1.3 人脸识别国内外研究现况
追溯至十九世纪末，一位法国人在期刊上发表了一篇关于如何利用人脸特征来识别身份的文章。直到二十世纪末，人脸识别技术才有了根本性的突破。人脸识别技术的发展有以下几个时间段：
第一阶段（1964年——1990年）
该阶段主要研究了简单背景下的人脸识别以及人脸识别过程中所需要的人脸特征。布莱索对面部识别的研究被认为是人脸识别的开始[4]。在20世纪60年代中后期，利用人脸器官的局部特征来描述人脸，但这种方法仅对变形较小的正面人脸有一定的识别效果。直到1970年之后，研究人员才利用电脑创建了较高质量的人脸灰度图模型[5]。
第二阶段(1991年——1997年)
这一阶段主要研究了人机交互的人脸识别[6]。莱斯克和哈蒙利用几何特征参数和多维特征向量来描述人脸图片信息，并在此基础上开发了一种人脸识别系统[7]。
第三阶段(1998年——现在)
沙苏哈在二十一世纪提出基于商图像的面部图像识别与绘制技术[8]。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。
美国1993年启动FERET项目，为其之后的生物智能识别技术奠定了基础，推动人脸识别技术从初始阶段提升到原型系统阶段。目前，有些电影场景已经在实际生活中得以实现。比如欧美电影中不需要钥匙开锁，刷一下面部信息就可以打开的门；追踪情节中利用街边摄像头进行识别等等。又比如FBI在14年推出的电子识别系统，它通过监控来锁定犯罪分子，从而对整个网络进行追查逮捕。不仅如此，美国国防部增加了对人工智能识别技术的投资，用来防止恐怖分子对公共安全造成的威胁[9]。
在我国，最早的生物特征识别技术是指纹识别[10]。人脸识别技术在之后的人们生活中逐渐产生新要求。从千禧年开始，公安部门就开始使用这一技术来防范打击重大刑事犯罪并取得国家的支持。随后，我国在2008年北京奥运会举行时应用了人脸识别技术，这标志着我国的人脸识别进入大规模的使用阶段。在前几年举办的世博会上，该技术得到更加广泛的应用，同时许多企业也逐渐加入，实现了人脸识别技术在中国的大规模应用[11]。
目 录
1 引言 1
1.1课题背景 1
1.2研究背景 1
1.3人脸识别国内外研究现况 1
1.4研究意义 2
1.5系统开发目标 3
2 开发及所需技术 3
2.1 JSP语言概述 3
2.2 MySQL数据库 4
2.3 HTML超文本标记语言 4
3 人脸识别技术 5
3.1人脸识别技术概述 5
3.1.1人脸识别基本介绍 5
3.1.2人脸检测的方法 5
3.2 拟采用的检测方法 5
4 需求分析 7
4.1需求概述 7
4.2功能需求分析 8
4.3可行性分析 8
4.3.1技术可行性 8
4.3.2操作可行性 9
4.3.3经济可行性 9
4.4系统用例图 9
4.5人脸识别流程图 10
5 总体设计 11
5.1系统架构图 11
5.2系统模块总体设计 11
5.3数据库设计 12
5.3.1数据分析 12
5.3.2系统ER图 13
5.3.3数据库逻辑设计 13
5.3.4数据库物理设计 14
6 详细设计 17
6.1登录模块设计 17
6.2管 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
理员界面设计 19
6.2.1教师信息管理模块设计 19
6.2.2学生信息管理模块设计 20
6.2.3班级管理模块设计 20
6.2.4考试信息管理模块设计 21
6.3教师管理界面设计 22
6.3.1题目管理模块设计 23
6.3.2学生答案管理模块设计 24
6.3.3个人信息管理模块设计 24
6.3.4考试信息管理模块设计 25
6.4 Android客户端设计 25
6.4.1考生界面设计 25
6.4.2学生身份验证模块设计 27
7 测试 28
结 论 31
致 谢 32
参 考 文 献 33
1 引言
1.1 课题背景
随着计算机及信息技术的快速发展，自动智能化的身份检查系统得到迅速发展。无论是在人口繁多的公共场合，还是在各个车站、机场的入口都已经有了身份检查验证系统。此外，身份检查技术在许多重要的领域具有广泛的应用前景。例如，在各种重要的考试场所，监考人员需对考生进行身份信息核实，由于人工身份检查工作较为繁重。因此，本课题主要致力于开发一套基于人脸识别的考场身份检查系统，身份检查系统可帮助监考人员快速有效识别考生信息，从而杜绝替考现象。
1.2 研究背景
近年来，随着生物特征识别技术的迅速发展，“刷脸”逐渐成为新时期特征识别技术应用的主要领域之一。特别是进入二十一世纪，人脸识别技术更是迎来了大爆发，无论是在通关、金融、电信、公证等领域需要对人和证件进行一致性验证的场景，还是交通、公安、楼宇、社区等领域的安防布控场景，我们都可见人脸识别的身影[2]。在教育领域，无论是中高考这类升学考试，还是其他资格考试，都出现不同程度地替考现象。因此,利用人脸识别技术实现证件内照片特征和实时人脸照片特征比对识别，辨别考生身份，可防止考场替考现象的发生。
随着人脸识别算法的不断精确演变，人脸识别技术逐渐进入越来越广泛的应用领域。主要包括：1）企业、住宅安全和管理 2）电子护照及身份证 3）公安、法律和刑事侦查 4）自助服务 5）信息安全等[3]。
1.3 人脸识别国内外研究现况
追溯至十九世纪末，一位法国人在期刊上发表了一篇关于如何利用人脸特征来识别身份的文章。直到二十世纪末，人脸识别技术才有了根本性的突破。人脸识别技术的发展有以下几个时间段：
第一阶段（1964年——1990年）
该阶段主要研究了简单背景下的人脸识别以及人脸识别过程中所需要的人脸特征。布莱索对面部识别的研究被认为是人脸识别的开始[4]。在20世纪60年代中后期，利用人脸器官的局部特征来描述人脸，但这种方法仅对变形较小的正面人脸有一定的识别效果。直到1970年之后，研究人员才利用电脑创建了较高质量的人脸灰度图模型[5]。
第二阶段(1991年——1997年)
这一阶段主要研究了人机交互的人脸识别[6]。莱斯克和哈蒙利用几何特征参数和多维特征向量来描述人脸图片信息，并在此基础上开发了一种人脸识别系统[7]。
第三阶段(1998年——现在)
沙苏哈在二十一世纪提出基于商图像的面部图像识别与绘制技术[8]。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。
美国1993年启动FERET项目，为其之后的生物智能识别技术奠定了基础，推动人脸识别技术从初始阶段提升到原型系统阶段。目前，有些电影场景已经在实际生活中得以实现。比如欧美电影中不需要钥匙开锁，刷一下面部信息就可以打开的门；追踪情节中利用街边摄像头进行识别等等。又比如FBI在14年推出的电子识别系统，它通过监控来锁定犯罪分子，从而对整个网络进行追查逮捕。不仅如此，美国国防部增加了对人工智能识别技术的投资，用来防止恐怖分子对公共安全造成的威胁[9]。
在我国，最早的生物特征识别技术是指纹识别[10]。人脸识别技术在之后的人们生活中逐渐产生新要求。从千禧年开始，公安部门就开始使用这一技术来防范打击重大刑事犯罪并取得国家的支持。随后，我国在2008年北京奥运会举行时应用了人脸识别技术，这标志着我国的人脸识别进入大规模的使用阶段。在前几年举办的世博会上，该技术得到更加广泛的应用，同时许多企业也逐渐加入，实现了人脸识别技术在中国的大规模应用[11]。
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