基于深度学习的电子考场作弊行为识别技术

为确保考试的公正性,并解决现有电子监考系统无法自动解析监控视频、人工审查视频劳动强度过高的问题,文中提出了一种基于深度学习的考生作弊行为识别方法。该方法构建了一个用于深度学习训练的数据集,结合物体识别算法YOLO和人体姿态估计工具OpenPose,使用帧间差分技术快速提取关键帧,通过分析视频帧来定位和标记可疑考生,提高了检测的准确率和速度。