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题名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
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机构
北京师范大学
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出处
《中国考试》
CSSCI
北大核心
2023年第5期45-52,共8页
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基金
国家自然基金面上项目“层次行为事件模型启发的课堂教学行为模式挖掘及其关键技术研究”(61977009)。
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文摘
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。
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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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Keywords
cheating behavior
intelligent proctoring
behavior recognition
human posture estimation
convolutional neural network
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分类号
G405
[文化科学—教育学原理]
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