Due a la crise sanitaire et les restrictions gouvernemental , l’exigence du déroulement des examens en distanciel a été imposé. La fiabilité des examens reste un point important pour les Etablissements scolaires, ce qui a poussé a réfléchir sur a un système automatique et autonome de surveillance d’examen qui utilise des méthode d’intelligence artificielle et de machine Learning. La Conception de ce System nécessite l’établissement d’un état de l’art afin de faire une synthèse sur les Solutions déjà existantes . Après l’établissement de la synthèse, on remarque que ce système est vue différemment par d’autres personne. Notre Solution différemment aux autres, elle prend en considération les contraintes de l’étudiants face a un examen mais aussi conçoit une interface homme machine qui permet a l’utilisateur(l’étudiant ) d’interagir avec le système . Le système doit identifier l ‘étudiant qui passe l’examen et doit envoyer et enregistrer des Alarmes à chaque tentative de fraude .Le système doit permettre le déroulement de l’examen sans interruption .

Due a la crise sanitaire et les restrictions gouvernemental , l’exigence du déroulement des examens en distanciel a été imposé. La fiabilité des examens reste un point important pour les Etablissements scolaires, ce qui a poussé a réfléchir sur a un système automatique et autonome de surveillance d’examen qui utilise des méthode d’intelligence artificielle et de machine Learning. La Conception de ce System nécessite l’établissement d’un état de l’art afin de faire une synthèse sur les Solutions déjà existantes . Après l’établissement de la synthèse, on remarque que ce système est vue différemment par d’autres personne. Notre Solution différemment aux autres, elle prend en considération les contraintes de l’étudiants face a un examen mais aussi conçoit une interface homme machine qui permet a l’utilisateur(l’étudiant ) d’interagir avec le système . Le système doit identifier l ‘étudiant qui passe l’examen et doit envoyer et enregistrer des Alarmes à chaque tentative de fraude .Le système doit permettre le déroulement de l’examen sans interruption .

 

Fonctionnalités générales 

WebApp :

• Autentification a l’aide des identifiant de l’université (le numéro d’étudiant et son mot de passe de son compte universitaire)
• •  Envoie des données

MobileApp :

• •Authentification à l’aide d’un id de la session saisit par l’étudiant 
• •Reconnaisance Faciale
• •Envoies des évènements

Serveur:

• •Generer une Session (Session id)
• •Traitement des évènements

Sénarios idéal 

1. L’étudiant ouvre l’application desktop du système ( Webapp ), une interface graphique est affiché afin de lui permettre saisir son identifiant et son mot de passe fournit par l’université. 
2. Les informations (id+mot de passe ) sont envoyer au serveur 
3. Le serveur génère et envoie un id session qui correspond a la session de l’étudiant (id unique pour chaque session )
4. L’id session est affiché dans l’interface du Webapp.
5. L’étudiant doit saisir l’id de la session dans l’application mobile (MobileApp)
6. L’étudiant doit placer la camera du téléphone face a l’écran de l’ordinateur 
7. Un écran est détecté par la camera du téléphone 
8. L’étudiant commence l’examen
9. Une détection facial est faite au long de l’examen (reconnaissance faciale de l’étudiant , de multiple personne dans la salle ..ect)
10. 10.L’application web envoie une alerte et des captures d’crans au serveur a chaque fois qu’il détecte une tentative de fraude 
11. 11.L’étudiant clique sur le bouton de fin d’examen .
12. 12.Un bashbord est généré contenant , des informations sur l’étudiant(son id+mot de pass+sa photo +la date et l’heure du début de l’examen ainsi que les alertes enregistré pendant l’examen avec des captures d’écran )

 

 

 

Fonctionnalités générales 

WebApp :

• Autentification a l’aide des identifiant de l’université (le numéro d’étudiant et son mot de passe de son compte universitaire)
• •  Envoie des données(id + mot de passe)

MobileApp :

• •Authentification à l’aide d’un id de la session saisit par l’étudiant (Session id *)
• •Reconnaisance Faciale
• •Envoies des evenements au serveur *

Serveur:

• •Generer une Session (Session id)
• •Traitement des evenement
• •Generer un bashbord ( id de m’étudiant +mot de pass+sa photo +la date et l’heure du début de l’examen ainsi que les alertes enregistré pendant l’examen avec des captures d’écran )

Génération des alarmes

Chaque client (le téléphone, le desktop) génère des alarmes selon des protocoles. Chaque client dispose un model pour implémenter le protocole. Le desktop dispose un model de reconnaissance facial et le téléphone dispose un model de reconnaissance d’objet. 

Les protocoles actuels sont les suivants: 

• •MobileApp:
• •Détection de deux écran au même temps.
• •Détection d’une personne .
• •Détection d’objets .
• •WebAPP:
• •Détection d’un visage différent du visage de l’étudiant 
• •Détection de plusieurs visage au même temps .

Chaque alarme est envoyé accompagné d’une capture de caméra et du type de cet alarme. Pour restreindre le nombre des cas faux positives chaque client limite les alarmes générer à 10 alarmes par minutes. 

Reconnaissance Faciale et d’objets

La reconnaissance faciale et d’objets dans  la Partie WebApp et MobileApp, est faite à l’aide d’un model pré entrainé  d’une librairie déjà existante en Javascript (Voir la Partie langages et Apis) .

Langages et Apis 

WebApp: 

Cette Partie a été implémenté en utilisant des technologie web afin de Créer une interface ergonomique et utilisable dans tout type de diapositives. Le laquage utilisé dans cette partie est javascript et plus précisément avec Raact Apis . L’apis utilisé pour la partie détection faciale :Face apis js (voir partie références ). Pour l’envoie de données L’apis xios

Mobile Apis :

Cette partie a été implémenté avec aussi une technologie Web :Ionic  Apis pour la partie interface et pour la partie machine learning( Detection d’objet a été faite avec l’apis COCOssd qui utilise des modèles de Tensorflow .

Serveur :

Cette partie a été implémenté en utilisant Python flask afin de générer un deshbord .

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