Создание системы автоматической идентификации и поведенческого анализа учащихся при дистанционном обучении и прохождении онлайн-тестирований

Статус

Активен

Аннотация

Уральская компания специализируется на разработке решений для автоматизации процессов защиты информации, конфиденциальной информации и персональных данных. Компания имеет компетенции, связанные с обработкой больших массивов изображений и организацией распределенной обработки изображений. Компания ищет партнеров для заключения соглашения о совместном предприятии, договора о предоставлении услуг, договора о торговом посредничестве, лицензионного соглашения.

Описание предложения

Малое предприятие из Екатеринбурга специализируется на разработке решений для автоматизации процессов защиты информации, защите конфиденциальной информации и персональных данных. Дистанционная идентификация пользователей и анализ поведения по данным видеопотока с веб-камеры пользователя и данным биометрических датчиков. При создании Системы используются новейшие методы биометрической идентификации, осуществляемой автоматически, что позволяет повысить точность работы по сравнению с используемыми сейчас методами, а также снизить стоимость проведения экзаменов в расчете на 1 пользователя. Так, для тестирования разработанных алгоритмов будет применяться метод скользящего контроля. Обучение некоторых алгоритмов будет происходить с помощью метода "Bootstrap aggregating"(Метод формирования ансамблей классификаторов с использованием случайной выборки с возвратом или бутстрепа). Совокупный анализ полученных результатов будет производится в том числе и с использованием ROC-кривой (англ. receiver operating characteristic, рабочая характеристика приёмника). Анализ данных проводится с помощью OLAP-технологий (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени). Компания ищет партнеров для заключения соглашения о совместном предприятии, договора о предоставлении услуг, договора о торговом посредничестве, лицензионного соглашения. Договор о торговом посредничестве - компания ищет партнеров, готовых выступить агентами по продаже услуг компании конечным потребителям в странах Восточной Европы, Западной Европы и Юго-Восточной Азии. Размер агентского вознаграждения будет определен соглашением сторон. Ожидается, что партнер возьмет на себя поиск потенциальных клиентов, процесс продажи и текущее взаимодействие с клиентом. Соглашение о совместном предприятии - совместное предприятие рассматривается как форма сотрудничества, при которой партнер берет на себя выстраивание системы продаж в своем регионе и, возможно, организацию работы с потребителями на родном для них языке. Лицензионное соглашение - лицензионное соглашение предполагает прямые контакты партнера с конечным потребителем и оказанием партнером услуг клиентам в полном объеме на основе отчисления роялти за использование технологии. Данный вид сотрудничества может быть выгоден партнерам в связи с отсутствием необходимости для них вложения средств в разработку собственных программно-аппаратных комплексов для оказания услуг прокторинга, а для компании влечет за собой снижение операционных расходов. Договор о предоставлении услуг - подразумевается прямой контакт с конечным потребителем, оказание ему услуг на основе договора.

Инновационные аспекты и преимущества

Применение данных технологий должно повысить точность идентификации по сравнению с используемыми сегодня методиками, а также снизить стоимость работы по сравнению с мировыми аналогами (в частности, сервисом ProctorU (США)). Создаваемый в рамках НИОКР интеллектуальный продукт имеет существенные отличия от уже запатентованных, а именно: 1. Предлагаемая система будет проводить непрерывную автоматическую идентификацию, а не идентификация по статичному изображению. 2. Предлагаемая система будет выявлять нарушения со стороны учащегося на основе поведенческого анализа, включающего в том числе и анализ движения глаз. 3. Предлагаемая система будет хранить видеозаписи нарушений для обеспечения доказательной базы при возникновении спорных ситуаций.

Текущая стадия развития

В рамках проекта создания Системы был проведен анализ: - 10 алгоритмов для идентификации по изображению лица. - Проведен анализ существующих алгоритмов, определяющие ключевые точки (facial keypoint) лица(кончик носа, уголки рта, положение зрачков и т.д.). Количество ключевых точек в рассматривалось от 25 до сотни. - Проведен анализ алгоритмов использования ключевых точек лица для определения эмоции человека (страх, злость, удивление и т.д.). - Проведен анализ возможности анализа динамики психоэмоционального состояния с помощью контроля диаметра зрачков глаз. - Изучен опыт использования окулографии для идентификации человека и анализа порядка и уровня восприятия информации. По результатам проведенного анализа готовится к выходу научная статья. Указанные параметры приняты как основополагающие для алгоритмов анализа поведения учащихся. На текущий момент: - разработана математическая модель для поведенческого анализа; - протестированы алгоритмы идентификации лица по изображению, полученному с веб-камеры и 3D-камеры; - разработано техническое задание на коммерческое программное обеспечение, выполняющее задачи, поставленные перед системой (функциональные элементы АРМ учащегося, АРМ наблюдателя, сервер обработки данных); - создан рабочий прототип программы АРМ ученика;

Технологические ключевые слова

01003009 Защита данных, технология хранения, криптография, безопасность данных
01003 Обработка информации, информационные системы, управление технологическим потоком
01 ЭЛЕКТРОНИКА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

Коды рыночных применений

01004007 Оборудование для тестирования, мониторинга и подержки сетей, 01004 Передача данных, 01 СВЯЗЬ, ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ, 02006004 Услуги по обработке, анализу и вводу данных, 02006 Компьютерные услуги, 02 КОМПЬЮТЕРНЫЕ СРЕДСТВА, 03004002 Оборудование для тестирования компонент, 03004 Оборудование, связанное с электроникой, 03 ПРОЧИЕ ЭЛЕКТРОННЫЕ СРЕДСТВА

Права интеллектуальной собственности

Патент получен

Комментарии, дата и номер патента

Патент РФ от 2015 г.

Предпочитаемые страны

Армения, Белоруссия, Молдавия, Украина, Австрия, Бельгия, Босния и Герцеговина, Болгария, Чили, Китай, Египет, Исландия, Израиль, Япония, Македония, Мексика, Черногория, Норвегия, Южная Корея, Швейцария, Сирия, Тунис, Турция, США, Албания, Аргентина, Бразилия, Канада, Грузия, Индия, Индонезия, Иордания, Новая Зеландия, Парагвай, Перу, Российская Федерация, Сербия, Сингапур, Китайская Республика Тайвань

Дата профиля

20.11.2015