李 凌

(淮北职业技术学院 计算机科学技术系,安徽 淮北 235000)

·应用技术研究·

考生异常行为识别技术研究

李 凌

(淮北职业技术学院 计算机科学技术系,安徽 淮北 235000)

考试中存在的违纪、作弊行为严重影响了考试的公平、公正。传统的人工监考可能存在作弊违纪行为的漏判或误判。考生异常行为智能识别对于保证考试的公平性具有重要意义。围绕考生异常行为智能识别的要求，定义了常见的考生异常行为，比较分析常用的运动目标检测方法，采用帧间差分和边缘检测相结合检测考生，该方法计算简单，具有较好的鲁棒性。

识别；异常行为；目标检测

考试中存在着的违纪、作弊行为，严重影响了考试的公平、公正。因此准确识别、及时提醒和制止考生违纪作弊行为，对于保证考试的公平性具有重要的意义。[1]国务院和教育部先后颁布系列相关条例和规定，对被视作的作弊行为进行了解释、说明，这对判断、识别考生异常行为具有一定指导意义；国家教育部颁布的《国家教育考试违规处理办法》将考生可能发生的违规行为从宏观上分为违纪9种和作弊9种，违纪和作弊这两种违规行为之间的差异较少，一般情况下很难界定。

传统的人工监考可能存在作弊违纪行为的漏判或误判。近年视频监控广泛应用于考试中，[2]由于考生行为的多样性，若仅由监控人员对大量的实时视频进行分析，不仅效率低下，并且识别的正确率较低，因此自动识别考生行为具有十分重要的应用价值，是目前计算机视觉的重要研究课题。……