[發明專利]考試作弊檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 201610418466.2
• 申請日: 2016-06-13
• 公開（公告）號: CN107491717B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 吳子揚;劉聰;魏思
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

1.一種考試作弊檢測方法，其特征在于，包括：

獲取考場的監控圖像；

在所述監控圖像中檢測出考生的局部動作；

根據所述局部動作判斷所述考生是否作弊，并在判斷出所述考生作弊時，發出警報，

其中，所述在所述監控圖像中檢測出考生的局部動作，包括：

在所述監控圖像中，確定出考生所在區域；

在所述考生所在區域中，確定出所述考生的各局部區域；

在各局部區域中檢測，提取出各局部區域中的局部動作，

其中，當所述局部動作包括：表情、頭部動作、手部動作和腿部動作時，所述在各局部區域中檢測，提取出各局部區域中的局部動作，包括：

當局部區域是頭部區域時，在所述頭部區域是面部正朝向時，根據預先訓練得到的人臉表情模型，在所述頭部區域提取表情；

根據預先訓練得到的頭部動作檢測模型，在頭部區域進行動作檢測，得到頭部動作；

在手部區域中，利用像素點的位置關系提取手部重心的坐標，根據所述手部重心的坐標確定手部動作；

在腿部區域，提取預設的關鍵點，并根據關鍵點的坐標確定腿部動作。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述監控圖像中，確定出考生所在區域，包括：

根據對考場背景的建模結果，確定考場的基本組件所在的位置；

根據所述基本組件所在的位置，以及對預先收集的包含人物的圖像頭肩區域進行訓練后得到的考生檢測模型，確定考生的頭肩區域；

對所述頭肩區域進行擴展，將擴展后的區域確定為考生所在區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述考生所在區域中，確定出所述考生的各局部區域，包括：

在考生所在區域，根據預先訓練的人臉檢測模型，確定考生的頭部區域和面部朝向；

根據所述考生的頭部區域和面部朝向，在所述考生所在區域確定所述考生的其余局部區域，所述其余局部區域包括如下項中的一項或多項：手部區域、腿部區域。

4.根據權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述局部動作判斷所述考生是否作弊，包括：

根據所述局部動作判斷所述考生是否存在短時作弊行為或長時作弊行為中的至少一種；

如果存在，則判斷出所述考生存在作弊行為。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據局部動作判斷考生是否存在短時作弊行為，包括：

獲取多個連續的監控圖像中，每個監控圖像對應的需要檢測的局部動作；

比較不同的監控圖像對應的局部動作，判斷是否存在同一個需要檢測的局部動作的變化量大于預設變化量；

如果存在，確定考生存在短時作弊行為。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

如果不存在，根據預先建立的動作檢測模型，確定每個需要檢測的動作屬于可疑行為的概率，并在任一種需要檢測的動作屬于可疑行為的概率大于預設概率時，確定考生為可疑行為考生；

獲取所述可疑行為考生的預測動作特征軌跡和真實動作特征軌跡，并根據所述預測動作特征軌跡和所述真實動作特征軌跡，對所述可疑行為考生進行二次判定，確定所述可疑行為考生是否存在短時作弊行為。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測動作特征軌跡和所述真實動作特征軌跡，對所述可疑行為考生進行二次判定，確定所述可疑行為考生是否存在短時作弊行為，包括：

計算所述預測動作特征軌跡和所述真實動作特征軌跡之間的距離，

如果所述距離小于預設距離，則確定所述考生存在短時作弊行為。