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公开(公告)号:CN119152552A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202410425700.9
申请日:2024-04-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06V10/25 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开一种多视角无纸化在线考试作弊行为识别方法,具体为,步骤1通过PC屏幕摄像头获得考生面部图像并预处理,利用迁移学习结合SwinTransformer网络,构建考生视线方向识别模块;步骤2通过侧俯视角摄像头获得考试桌面环境图像,利用迁移学习结合YOLOX网络,构建桌面环境物品识别模块;步骤3通过头戴式摄像头获得考生第一视角图像,利用迁移学习结合YOLOX构建考生第一视角下异常目标识别模块;步骤4根据上述检测结果,构建在线无纸化标准考试疑似作弊行为分类模块,判别考生在线考试疑似作弊的种类,抓拍三个视角下的作弊证据图像。本发明能够在无纸化在线考试时自动检测常见考试异常行为,为监考人员提供客观监考依据,减少人力成本的投入。
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公开(公告)号:CN116935464A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310706451.6
申请日:2023-06-14
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种多视角无纸化在线考试作弊行为识别方法,具体为,步骤1通过PC屏幕摄像头获得考生面部图像并预处理,利用迁移学习结合SwinTransformer网络,构建考生视线方向识别模块;步骤2通过侧俯视角摄像头获得考试桌面环境图像,利用迁移学习结合YOLOX网络,构建桌面环境物品识别模块;步骤3通过头戴式摄像头获得考生第一视角图像,利用迁移学习结合YOLOX构建考生第一视角下异常目标识别模块;步骤4根据上述检测结果,构建在线无纸化标准考试疑似作弊行为分类模块,判别考生在线考试疑似作弊的种类,抓拍三个视角下的作弊证据图像。本发明能够在无纸化在线考试时自动检测常见考试异常行为,为监考人员提供客观监考依据,减少人力成本的投入。
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