[发明专利]一种基于姿态的考试作弊检测方法有效
| 申请号： | 201910937489.8 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110781762B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 石祥滨;代海龙;刘芳;李浩文;杨啸宇;王俊远 | 申请（专利权）人： | 沈阳图为科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20 |
| 代理公司： | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙) 21229 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 110000 辽宁省沈阳市浑南区*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于姿态的考试作弊检测方法，包括如下步骤：图像预处理：统一图像尺寸，对图像进行光照补偿，增加图像的对比度；考场视频中人的姿态特征提取：通过深度神经网络获得图像中人的关键点的坐标并完成人体姿态的拼接；考生姿态序列生成：采用基于投票的方法确定考生的位置，然后以图像中检测到的考生的质心与考生位置的欧式距离为判定准则，生成考生在时间上的姿态序列；考生可疑行为识别；作弊考生确定以及作弊片段截取。该基于姿态的考试作弊检测方法可以准确快速的筛选出海量考试监控视频中存在作弊嫌疑的片段，达到节省人力开支、提高工作效率、降低视频回放成本的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 姿态 考试 作弊 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于姿态的考试作弊检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：图像预处理/n统一图像尺寸，采用Gamma矫正对图像进行光照补偿，采用局部直方图均衡增加图像的对比度；/nS2：考场视频中人的姿态特征提取/n通过深度神经网络模型对经过预处理后的图像进行姿态估计，并使用TensorRT对神经网络的推理过程提速，得到图像中人的关键点的坐标并完成人体姿态的拼接；/nS3：考生姿态序列生成/n采用基于投票的方法确定考生的位置，然后以图像中检测到的考生的质心与考生位置的欧式距离为判定准则，生成考生在时间上的姿态序列；/nS4：考生可疑行为识别/n根据考生姿态序列，得到考生的姿态变化情况，并根据姿态变化结果统计考生的运动频次、考生张望动作频次、考生回头动作频次、考生重复动作频次及考生掏兜动作频次；/nS5：作弊考生确定以及作弊片段截取/n根据考生的运动频次、张望动作频次、回头动作频次、重复动作频次以及掏兜动作频次计算每个考生的作弊可疑评分Score，按照评分Score对考生进行排序，根据用户的需求选取候选作弊考生人数，同时截取对应考生的张望、回头、重复和掏兜动作片段以供人工审核。/n
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