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 |
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引用本文: | 彭传军.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[J].信息与电脑,2023(6):184-186. |
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作者姓名: | 彭传军 |
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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。
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关 键 词: | 深度学习 视频行为识别 无纸化考试 |
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