本发明属于信息化远程教学技术领域，尤其涉及一种防作弊远程考试系统。
背景技术：
随着信息技术的发展，网络教育，网络考试越来越普遍，远程教育、远程考试在一定程度上方便了老师和学生，同时也平衡了地区间的教育资源差距。但是远程考试同时也存在一定的缺陷，没有监考员的存在造成远程考试容易作弊，影响考试的公平性，也影响了教育的质量。
在网络远程考试中，通过分析考生视觉焦点和心理情绪变化可以在一定程度上判断考生是否在进行作弊。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
微表情，是心理学名词。人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这种特性，很容易暴露情绪。当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。“微表情”一闪而过，通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。在实验里，只有10%的人察觉到。比起人们有意识做出的表情，“微表情”更能体现人们真实的感受和动机。
在人面识别的基础上再结合“微表情”的进行人面分析，利用计算机的高速捕捉和计算能力能更好地识别和分析出人的微表情变化，从而可以判断出分析对象的心理行为。
技术实现要素：
基于现有技术存在上述问题，本发明提供一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块，通过对考生进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而判断考生是否存在作弊行为并作出警告，在一定程度上可以防止远程网络考试作弊。
一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块；
考生客户端录制考生录像，将考生录像传输颜色分析模块，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像，另外显示考试管理模块的生成的考卷供考生答题；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
考试管理模块根据考生信息分派生成考号、安排考试时间并从试题随机生成模块中调取试题组成考卷，待考生提交试卷后加密封装试卷并自动对客观题进行评分；
身份信息核对模块从像素统计模块接收考生人面信息，与数据库中储存的考生人面信息进行比对，判断是否本人参加考试；
试题随机生成模块根据考试管理模块的试题需求量调用数据库中的试题库信息，并依据试题库信息和变化规则生成随机数字，再生成新试题。
其中，所述的考试系统还包括出题难度判断模块，其连接到情绪分析模块，根据情绪分析模块的分析出的考生的兴奋或者悲伤程度进行统计分析，判断试题难易程度。
其中，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，通过结合微表情和行为分析判断考生是否进行作弊。
其中，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
其中，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
其中，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的描述。
一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块；
考生客户端录制考生录像，将考生录像传输颜色分析模块，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像，另外显示考试管理模块的生成的考卷供考生答题；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
考试管理模块根据考生信息分派生成考号、安排考试时间并从试题随机生成模块中调取试题组成考卷，待考生提交试卷后加密封装试卷并自动对客观题进行评分；
身份信息核对模块从像素统计模块接收考生人面信息，与数据库中储存的考生人面信息进行比对，判断是否本人参加考试；
试题随机生成模块根据考试管理模块的试题需求量调用数据库中的试题库信息，并依据试题库信息和变化规则生成随机数字，再生成新试题。
作为优选实施例，所述的考试系统还包括出题难度判断模块，其连接到情绪分析模块，根据情绪分析模块的分析出的考生的兴奋或者悲伤程度进行统计分析，判断试题难易程度。
作为优选实施例，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，通过结合微表情和行为分析判断考生是否进行作弊。
作为优选实施例，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
作为优选实施例，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
作为优选实施例，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。