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考场监控环境下泄题试卷检测方法研究
1
作者
万雅奇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第32期244-248,共5页
根据考场监控环境下存在利用云台可变焦摄像机获取考试试卷进行泄题的可能性,提出了一个基于图像处理和模式分类技术的作弊试卷检测方法。首先通过阈值初选策略进行试卷像素初检,并采用自适应的高斯混合模型使检测结果进一步适应不同的...
根据考场监控环境下存在利用云台可变焦摄像机获取考试试卷进行泄题的可能性,提出了一个基于图像处理和模式分类技术的作弊试卷检测方法。首先通过阈值初选策略进行试卷像素初检,并采用自适应的高斯混合模型使检测结果进一步适应不同的光照和场地,然后利用区域分析和增长技术消除检测噪音并形成区域,最后提取多个形状描述特征对检测到的区域进行分类,得到泄题试卷。通过广泛的定量和定性的实验分析验证了该方法的性能和效率。
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关键词
泄题试卷检测
视频监控
高斯混合模型
区域增长
形状分类
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职称材料
题名
考场监控环境下泄题试卷检测方法研究
1
作者
万雅奇
机构
北京工业大学计算机学院
北京教育考试院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第32期244-248,共5页
基金
北京市科学技术委员会课题(No.Z08030103610803)~~
文摘
根据考场监控环境下存在利用云台可变焦摄像机获取考试试卷进行泄题的可能性,提出了一个基于图像处理和模式分类技术的作弊试卷检测方法。首先通过阈值初选策略进行试卷像素初检,并采用自适应的高斯混合模型使检测结果进一步适应不同的光照和场地,然后利用区域分析和增长技术消除检测噪音并形成区域,最后提取多个形状描述特征对检测到的区域进行分类,得到泄题试卷。通过广泛的定量和定性的实验分析验证了该方法的性能和效率。
关键词
泄题试卷检测
视频监控
高斯混合模型
区域增长
形状分类
Keywords
detecting examination paper; video surveillance; Gaussian mixture model; region growing; shape classification;
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
被引量
操作
1
考场监控环境下泄题试卷检测方法研究
万雅奇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
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