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基于3D卷积神经网络的考生异常行为识别研究
1
作者
李新龙
匡梦林
包海曼
《数码设计》
2019年第4期29-30,共2页
本论文将卷积神经网络应用到的考生异常行为检测的智能视频监控系统中去。当输入多维图像时,算法更为显著,只用直接进行图像输入,还能够使考生异常行为识别的准确性得到提升。
关键词
3DCNN
行为识别
智能监考
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职称材料
题名
基于3D卷积神经网络的考生异常行为识别研究
1
作者
李新龙
匡梦林
包海曼
机构
湖南工学院
湖南省祁东县步云桥镇坪塘中学
出处
《数码设计》
2019年第4期29-30,共2页
基金
湖南工学院科研项目(HY16007)资助.
文摘
本论文将卷积神经网络应用到的考生异常行为检测的智能视频监控系统中去。当输入多维图像时,算法更为显著,只用直接进行图像输入,还能够使考生异常行为识别的准确性得到提升。
关键词
3DCNN
行为识别
智能监考
Keywords
3DCNN
Behavior recognition
Intelligent invigilation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于3D卷积神经网络的考生异常行为识别研究
李新龙
匡梦林
包海曼
《数码设计》
2019
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