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申请/专利权人：东软教育科技集团有限公司

摘要：本发明公开了一种在线考试作弊行为检测方法、系统和存储介质，包括：判断当前输入图像是否为第一帧，如果不是第一帧图像则判断图像前后帧的差异；如果图像为第一帧或者前后帧差异超过阈值时，启动行人检测算法，判断画面中是否出现多人情况，检出多人则报警；行人检测算法未报警或者图像前后帧差异小于阈值时，执行人脸检测算法，如果检出多张人脸或者未检出人脸则报警；如果未报警，对人脸进行矫正；以矫正后的人脸作为输入，使用视线预测模型预测考生的视线方向；在视线偏离时间阈值内，如果有超过一半的时间考生的视线角度超过视线偏离角度阈值，则报警。本发明使用视线追踪技术检测考生的作弊行为，能够识别更多作弊情况。

主权项：1.一种在线考试作弊考试行为检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：接收摄像头采集的考生的视频流，判断当前接收到的图像是否为第一帧，如果不是第一帧，则判断图像前后帧的差异；当图像为第一帧或者前后帧差异超过阈值时，利用行人检测算法进行行人检测，判断画面中是否出现多人情况，检测出多人则报警；当行人检测算法未报警或者图像前后帧差异小于阈值时，利用人脸检测算法进行人脸检测，如果检测出多张人脸或者未检出人脸则报警；当人脸检测算法未报警时，基于所述人脸检测得到的人脸及人脸对应的特征点坐标对人脸进行矫正；以矫正后的人脸作为输入，使用视线预测模型预测考生的视线方向；设定视线偏离时间阈值和视线偏离角度阈值，在视线偏离时间阈值内，如果有超过一半的时间考生的视线角度超过视线偏离角度阈值，则报警；其中，所述视线预测模型为轻量化卷积神经网络模型，使用迁移学习的方法在ImageNet数据集上预训练好的模型基础上进一步微调训练；训练数据集包括带有人脸当前视线在水平方向和垂直方向的角度值标记的人脸图像，训练过程中，按批次将所述训练数据集中的人脸图像输入到所述视线预测模型中，使用目标函数不断调整网络参数，使得所述视线预测模型根据输入的所述人脸图像计算出的对应视线角度值和所述人脸图像的标记值不断靠近；训练后的视线预测模型能够预测出输入人脸图像对应的视线在水平方向和垂直方向上的角度值；使用Attention机制对所述轻量化卷积神经网络模型的最后一层卷积层中各个特征图的每个元素进行加权；使用Self-Attention机制对每个批次中的训练样本进行加权。

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