基于视频与OpenPose的考试可疑活动检测器
计算机视觉与模式识别
2023-08-25 v2 人工智能
摘要
考试是学习过程中的关键环节，学术机构投入大量资源以通过防止学生或监考人员作弊来维护其诚信。然而，作弊在考试环境中已变得猖獗，损害了考试的诚信。依赖监考人员监控每一名学生的传统方法既不切实际也低效。为解决此问题，需要持续录制考试过程以监控学生的可疑活动。然而，这些录像往往过长，监考人员难以有效分析，且疲劳可能导致他们遗漏重要细节。为扩大监控范围，监考人员可使用固定的俯视或穿戴式摄像机。本文引入一种利用自动化分析视频并高效、有效地检测考试中可疑活动的框架。我们利用OpenPose框架与卷积神经网络（CNN）来识别考试中交换物品的学生。该检测系统对于防止作弊、促进学术机构的学术诚信、公平与优质教育至关重要。
引用
@article{arxiv.2307.11413,
title = {A Video-based Detector for Suspicious Activity in Examination with OpenPose},
author = {Reuben Moyo and Stanley Ndebvu and Michael Zimba and Jimmy Mbelwa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11413},
year = {2023}
}