基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統和防作弊方法
2023-06-22 16:00:41
基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統和防作弊方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統和防作弊方法。該方法包括如下步驟：考前登錄模塊檢測防作弊考試環境並驗證用戶信息；網頁異步提交模塊控制網頁錄音模塊、網頁攝像模塊實時採集用戶的考試信息發送至服務端；服務端語音處理模塊、服務端圖像處理模塊分別對接收的用戶語音信息、圖像信息預處理並存儲在用戶考試記錄資料庫中；教員通過作弊查閱和驗證模塊查閱預處理後的語音信息和圖像信息驗證用戶的考試信息。本發明通過實時採集用戶的圖像信息和音頻信息，有效防止網絡用戶在自主考試時作弊，從而提高網絡學習平臺的使用效能。
【專利說明】基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統和防作弊方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種考試防作弊系統，尤其涉及一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統，同時也涉及該系統實現考試防作弊的方法，屬於網絡教育【技術領域】。
【背景技術】
[0002]構建網絡學習平臺可以使學員在當今快節奏的社會裡隨時隨地學習，比如在公交或地鐵內可通過手機登錄到網絡學習平臺進行學習。鑑於網絡學習平臺具有支持移動學習的能力，它已成為當今最熱門的企業內部培訓模式。不僅如此，網絡學習平臺還將成為人們在未來社會中學習的主要形式之一。
[0003]網絡學習平臺在我國還處於新興事物階段，無論在理論上還是在技術上都有待進一步研究和開發。尤其在網絡考試以及質量評估方面更需要作深入的研究，只有嚴把網絡考試這關，才能對網絡學習的質量進行準確的評估。因此，有必要研發專門針對網絡學習平臺的分布式考試防作弊技術。
[0004]網絡考試防作弊技術與在考場集中考試的防作弊技術有許多相同的地方，都需要用到攝像機採集圖像信號，通過音頻採集部件和話筒採集現場的語音信號。對於考場來說，可以通過控制器來控制攝像機採集圖像信號，以及控制話筒採集現場的語音信號，並對其進行壓縮打包處理，然後通過網絡接口向外部發送；同時，控制器還能通過網絡接口接收遠端控制中心發出的控制指令，並根據控制指令，通過焦距控制器和視角控制器實現對攝像機焦距和視角進行控制。
[0005]然而，在分布式網絡考試中所用的攝像機是學員自帶筆記本或臺式機上的攝像頭，話筒是筆記本或臺式機上的麥克風。這就無法在伺服器端控制學員的攝像機焦距和視角，在防作弊操作上存在缺陷。
【發明內容】
[0006]針對現有技術所存在的不足，本發明所要解決的技術問題在於提供一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統和防作弊方法。
[0007]為實現上述的目的，本發明採用下述的技術方案:
[0008]一方面，本發明提供一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統，包括相互連接的用戶端和服務端；其中，
[0009]所述服務端接收所述用戶端傳輸的考試登陸驗證信息並處理後反饋至所述用戶端，所述用戶端向所述服務端發送考試信息並存儲在所述服務端中；
[0010]所述用戶端還包括考前登錄模塊、網頁攝像模塊、網頁錄音模塊、網頁異步提交模塊；
[0011]所述考前登錄模塊分別與所述網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊連接，所述網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊連接分別與所述網頁異步提交模塊連接；
[0012]所述考前登錄模塊驗證用戶的考試登錄信息並通過網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊發送至所述服務端，所述網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊分別採集圖像信息、語音信息傳輸至所述網頁異步提交模塊並通過網絡傳輸至所述服務端；
[0013]所述服務端還包括服務端語音處理模塊、服務端圖像處理模塊、用戶考試記錄資料庫、作弊查閱和驗證模塊；
[0014]所述服務端語音處理模塊、所述服務端圖像處理模塊與所述用戶考試記錄資料庫、所述作弊查閱和驗證模塊連接，所述作弊查閱和驗證模塊與所述用戶考試記錄資料庫連接；
[0015]所述服務端語音處理模塊、所述服務端圖像處理模塊接收用戶端發送的考試登錄信息並傳輸至所述作弊查閱和驗證模塊，所述作弊查閱和驗證模塊驗證考試登錄信息並反饋至所述用戶端；
[0016]所述服務端語音處理模塊、所述服務端圖像處理模塊處理服務端接受的圖像信息、語音信息並存儲在所述用戶考試記錄資料庫中；所述作弊查閱和驗證模塊，調取所述用戶考試記錄資料庫中的圖像信息、語音信息判定是否作弊。
[0017]其中較優地，所述用戶端是PC機、筆記本電腦、掌上電腦、平板電腦、智慧型手機中的任意一種。
[0018]另一方面本發明還提供一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊方法，用在上述的分布式考試防作弊系統中，包括如下步驟:
[0019]考前登錄模塊檢測防作弊考試環境並驗證用戶信息；
[0020]網頁異步提交模塊控制網頁錄音模塊、網頁攝像模塊實時採集用戶的考試信息發送至服務端；
[0021]服務端語音處理模塊、服務端圖像處理模塊分別對接收的用戶語音信息、圖像信息預處理並存儲在用戶考試記錄資料庫中；
[0022]教員通過作弊查閱和驗證模塊查閱預處理後的語音信息和圖像信息驗證用戶的考試信息。
[0023]其中較優地，所述網頁異步提交模塊向服務端發送考試信息是定時異步發送的。
[0024]其中較優地，所述服務端語音處理模塊預處理語音信息的步驟進一步包括:
[0025]假設抽樣音頻信號的前幾幀是背景噪聲，利用這些幀的倒譜係數平均值作為背景噪聲倒譜係數估計值；
[0026]計算每幀信號的倒譜係數，計算每幀信號的倒譜係數與噪聲倒譜係數估計值的倒譜距離；
[0027]按各幀倒譜距離得到倒譜距離軌跡；
[0028]然後利用近似能量方法中門限判決的方法檢測語音段和噪聲段；
[0029]後處理得到語音的起始點和終止點，通過中值濾波作處理；
[0030]將處理過的波形數據連同原始錄音數據一同存入該用戶在用戶考試記錄資料庫中的表單內。
`[0031]其中較優地，所述倒譜係數是按下式計算的:
[0033]其中，Ctl為倒譜係數，logS(co)為信號能量譜密度函數S(W)，dco是對角速度進行積分運算。
[0034] 其中較優地，所述倒譜係數與噪聲倒譜係數估計值的倒譜距離按下式計算的:
【權利要求】
1.一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊系統，包括相互連接的用戶端和服務端，其特徵在於: 所述服務端接收所述用戶端傳輸的考試登陸驗證信息並處理後反饋至所述用戶端，所述用戶端向所述服務端發送考試信息並存儲在所述服務端中； 所述用戶端還包括考前登錄模塊、網頁攝像模塊、網頁錄音模塊、網頁異步提交模塊；所述考前登錄模塊分別與所述網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊連接，所述網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊連接分別與所述網頁異步提交模塊連接； 所述考前登錄模塊驗證用戶的考試登錄信息並通過網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊發送至所述服務端，所述網頁攝像模塊、所述網頁錄音模塊分別採集圖像信息、語音信息傳輸至所述網頁異步提交模塊並通過網絡傳輸至所述服務端； 所述服務端還包括服務端語音處理模塊、服務端圖像處理模塊、用戶考試記錄資料庫、作弊查閱和驗證模塊；所述服務端語音處理模塊、所述服務端圖像處理模塊與所述用戶考試記錄資料庫、所述作弊查閱和驗證模塊連接，所述作弊查閱和驗證模塊與所述用戶考試記錄資料庫連接；所述服務端語音處理模塊、所述服務端圖像處理模塊接收用戶端發送的考試登錄信息並傳輸至所述作弊查閱和驗證模塊，所述作弊查閱和驗證模塊驗證考試登錄信息並反饋至所述用戶端； 所述服務端語音處理模塊、所述服務端圖像處理模塊處理服務端接受的圖像信息、語音信息並存儲在所述用戶考試記錄資料庫中；所述作弊查閱和驗證模塊，調取所述用戶考試記錄資料庫中的圖像信息、語音信息判定是否作弊。
2.如權利要求1所述的分布式考試防作弊系統，其特徵在於，所述用戶端是PC機、筆記本電腦、掌上電腦、平板電腦、智慧型手機中的任意一種。
3.一種基於網絡平臺的分布式考試防作弊方法，用在權利要求1所述的分布式考試防作弊系統中，其特徵在於包括如下步驟: 考前登錄模塊檢測防作弊考試環境並驗證用戶信息； 網頁異步提交模塊控制網頁錄音模塊、網頁攝像模塊實時採集用戶的考試信息發送至服務端； 服務端語音處理模塊、服務端圖像處理模塊分別對接收的用戶語音信息、圖像信息預處理並存儲在用戶考試記錄資料庫中； 教員通過作弊查閱和驗證模塊查閱預處理後的語音信息和圖像信息驗證用戶的考試信息。
4.如權利要求3所述的分布式考試防作弊方法，其特徵在於，所述網頁異步提交模塊向服務端發送考試信息是定時異步發送的。
5.如權利要求3所述的分布式考試防作弊方法，其特徵在於所述服務端語音處理模塊預處理語音信息的步驟進一步包括: 假設抽樣音頻信號的前幾幀是背景噪聲，利用這些幀的倒譜係數平均值作為背景噪聲倒譜係數估計值； 計算每幀信號的倒譜係數，計算每幀信號的倒譜係數與噪聲倒譜係數估計值的倒譜距離；按各幀倒譜距離得到倒譜距離軌跡； 然後利用近似能量方法中門限判決的方法檢測語音段和噪聲段； 後處理得到語音的起始點和終止點，通過中值濾波作處理； 將處理過的波形數據連同原始錄音數據一同存入該用戶在用戶考試記錄資料庫中的表單內。
6.如權利要求5所述的分布式考試防作弊方法，其特徵在於，所述倒譜係數是按下式計算的:
7.如權利要求5所述的分布式考試防作弊方法，其特徵在於，所述倒譜係數與噪聲倒譜係數估計值的倒譜距離按下式計算的:
8.如權利要求5所述的分布式考試防作弊方法，其特徵在於，所述背景噪聲倒譜係數估計值利用已經檢測過的上一信號幀倒譜向量，按照下式進行更新:
C(k) = σ C(k) + (l-o )C(k-l) 其中:k為信號幀幀號；C(k-l)為上一信號幀倒譜向量；σ為一個時間調整因子。
9.如權利要求3所述的分布式考試防作弊方法，其特徵在於，所述服務端圖像處理模塊預處理圖像信息的步驟進一步包括: 將接收到的每張圖像分割成多個小區域； 找出每個小區域中每個像素點的RGB值； 對小區域中的像素點RGB值求平均值，得到新的RGB值； 將新的RGB值按照小區域的位置重新排列得到縮放後的圖片； 將縮放後的圖片依序存儲在資料庫中。
【文檔編號】G09B7/02GK103546452SQ201310370267
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2013年8月22日 優先權日:2013年8月22日
【發明者】杜中慶, 王蘭香, 王東山, 許星, 熊華東, 王瑞, 江文賤, 黃繼傑 申請人:國家電網公司, 國網江西省電力公司培訓中心, 北京科東電力控制系統有限責任公司