10.19360/j.cnki.11-3303/g4.2021.02.006
基于卷积神经网络的考场不当行为识别
将人工智能技术用于监控和识别考场中考生的不当行为,可以减轻监考人员的压力,提高考试的有效性、公平性和严肃性.本研究提出考场不当行为自动识别方案设想,以YOLOv3算法为核心,使用模拟考试场景视频数据开展自动识别实验,对考场不当行为自动识别的可行性和可靠性进行了检验.结果表明,考场不当行为识别的准确率高、速度快,方案可行且可靠,识别效果达到应用要求,对推动我国考试管理的智能化发展具有重要意义.
考试管理、考场不当行为、人工智能、标准化考场
G405(教育学)
2021-02-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
56-62,94