基于電子巡考系統(tǒng)的缺考、代考預(yù)警研究.pdf

1、人體檢測(cè)與人臉識(shí)別技術(shù)是視覺(jué)分析中基礎(chǔ)且至關(guān)重要的組成部分，它在智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、視頻會(huì)議等許多領(lǐng)域中有著十分廣闊的應(yīng)用前景和巨大的商業(yè)價(jià)值。本課題擬在即將投入搭建的電子巡考系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，引入人體檢測(cè)與人臉識(shí)別技術(shù)。嘗試對(duì)考場(chǎng)人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，判斷缺考人數(shù)，并且利用人的臉部進(jìn)行識(shí)別、記錄、比較，來(lái)判斷出是否有代考現(xiàn)象，使電子巡考系統(tǒng)能夠更有效的支撐考試管理，提高了利用率的同時(shí)，也降低了對(duì)于監(jiān)考人員的要求。
　　本文對(duì)人體頭部檢測(cè)

2、與人臉識(shí)別的相關(guān)技術(shù)做了深入的研究，提供了一套完整的基于電子巡考系統(tǒng)的缺考、代考預(yù)警的視頻分析系統(tǒng)的解決方案。具體說(shuō)，本文的主要工作與成果如下:
　　1、針對(duì)人體頭部檢測(cè)，深入探討了基于形狀檢測(cè)的各種Hough變換方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)效果分析后最終選取了GHT(Gradient Hough Transform)方法作為近圓形輪廓頭部檢測(cè)的方法。同時(shí)對(duì)GHT進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)后的GHT的輪廓特征提取方法滿足了系統(tǒng)缺考檢測(cè)