面向在线面试与考试的作弊检测流水线
计算机视觉与模式识别
2021-11-16 v2 人工智能
人机交互
机器学习
多媒体
摘要
由于疫情以及远程工作环境的优势,远程考试与求职面试日益普及且变得不可或缺。大多数公司与学术机构将这类系统用于招聘流程及在线考试。然而,远程考试系统的关键问题之一是在可靠环境中实施考试。本文提出一种用于在线面试与考试的作弊分析流水线。系统仅需一段在考试期间录制的考生视频。随后采用作弊检测流水线来检测他人、电子设备使用以及考生缺席状态。该流水线由人脸检测、人脸识别、目标检测与人脸跟踪算法组成。为评估流水线性能,我们收集了一个私有视频数据集。该视频数据集包含作弊活动与干净视频。最终,我们的流水线为在线面试与考试视频中的作弊活动检测与分析提供了高效且快速的指南。
引用
@article{arxiv.2106.14483,
title = {Cheating Detection Pipeline for Online Interviews and Exams},
author = {Azmi Can Özgen and Mahiye Uluyağmur Öztürk and Umut Bayraktar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14483},
year = {2021}
}