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面向考场视频中作弊行为的层次式检测方法 被引量:4
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作者 骆祖莹 万桢洪 李玉顺 《中国考试》 CSSCI 北大核心 2023年第5期45-52,共8页
针对当前考场视频作弊行为检测精度低、难以实际应用的问题,本文提出一种高效的作弊行为层次式检测方法。该方法首先使用帧间差分,快速筛选出包含异常行为的关键帧图像;随后采用ResNet50作为分类器进行基于骨骼图像的行为识别,检测出疑... 针对当前考场视频作弊行为检测精度低、难以实际应用的问题,本文提出一种高效的作弊行为层次式检测方法。该方法首先使用帧间差分,快速筛选出包含异常行为的关键帧图像;随后采用ResNet50作为分类器进行基于骨骼图像的行为识别,检测出疑似作弊行为;最后使用改进的三维卷积(3D-CNN,简称C3D)网络作为主干网络,融合时空注意力机制,构建C3D+attention动作识别网络,使用包括疑似作弊行为在内的单人图像序列单元,精确检测出作弊行为。实验结果表明:本方法融合二维卷积(C2D)网络速度快和C3D网络精度高的优点,能够高效地检测出数量稀少的作弊行为视频片段,对光照变化和低分辨率视频具有强鲁棒性,使智能监考成为可能。 展开更多
关键词 作弊行为 智能监考 行为识别 人体姿态估计 卷积神经网络
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