基于视频行为分析的智能监考辅助系统
针对高校监考任务繁重且传统监考作弊取证较难等问题,设计了基于视频行为分析的智能监考辅助系统.该系统首先应用视频流实时处理算法对视频流进行解码,然后运用YOLOv3算法检测出人体以及违禁品边框,接着用MTCNN算法检测面部姿态,最后对行为异常进行检测分析并给出异常警告.通过使用该系统,能够实现自动检测考生作弊行为并且可以自动预警和保存作弊行为.经过测试,系统的识别结果准确率能够达到百分之五十以上,能够起到辅助监考的作用.
视频行为分析、YOLOv3算法、MTCNN算法、智能监考
G642(高等教育)
2019-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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