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基于Kinect彩色及深度信息在线考试作弊判断方法

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本发明涉及图像处理、计算机视觉及机器学习领域，尤其涉及一种基于Kinect彩色及深度信息在线考试作弊判断方法，包括包括面容和躯干动作数据采集、面容和躯干动作数据预处理、面容和躯干动作数据的输入、构建面容训练网络、构建躯干动作训练网络、构建汇总训练网络、训练网络优化网络的性能以及测试网络验证网络的性能八大步骤；该方法充分利用了Kinect对人脸和躯干关节返回特征数据丰富实用且真实可靠的优势，结合深度学习，既能充分发挥大规模开放在线课程的便利性，又能对在线测评进行有质量的监督，主要解决的问题是学习者在自己计算机前目前常见的无人监督或仅有限监督的测试环境使得在线教育的成绩评价和证书认证在社会上普遍缺少公信力。

著录项

公开/公告号CN109598226B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.09.13

原文格式PDF
申请/专利权人安徽工业大学;
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申请/专利号CN201811444546.0
发明设计人王旭晨;刘宏申;
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申请日2018.11.29
分类号G06V40/16;G06V10/764;
代理机构安徽顺超知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人徐文恭
地址 243002 安徽省马鞍山市湖东路59号
入库时间 2022-09-26 23:20:12

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