基于深度学习的视频行为动作识别在无纸化考试中的应用

摘要：

面向在无纸化考试中的视频行为识别应用需求,提出了基于深度学习的可疑行为识别方法.首先,分析考试视频,提取事件信息.其次,结合深度学习模型,将事件信息作为输入进行训练,以识别可疑行为.最后,基于考试视频数据集进行对比实验,评估所提出方法的准确率.实验结果表明,文章提出的卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory,CNN-LSTM)组合模型适用于视频较长的应用场景,CNN-BiGRU适用于视频较短的场景.

关键词：深度学习、视频行为识别、无纸化考试

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：184-186