深度学习驱动的在线考试作弊行为实时检测系统

在线考试系统的普及和数字化进程使得作弊检测变得愈发重要，以确保考试的公正性和公平性。传统机器学习方法在这一领域受到了限制，因为它们依赖于手动特征提取，无法充分挖掘数据的深层次结构。为了克服这些问题，本研究提出了一个基于深度学习的作弊检测框架，该框架主要由三个模块构成：前置摄像头的作弊检测模块、后置摄像头模块以及语音检测模块。 首先，前置摄像头模块利用深度卷积神经网络（CNN）对视频帧进行分析，通过自动学习和提取关键的行为特征，能够识别出可能的作弊行为。CNN的优势在于其可以从原始数据中学习到复杂的图像特征，提高了识别准确度。 其次，后置摄像头模块则关注考生的整体环境，通过高分辨率摄像头捕捉到的场景，同样采用深度学习技术来检测异常行为，如考生与外部人员交流或使用非考试物品等。 语音检测模块则是通过基于高斯的离散傅里叶变换（DFT）对录制的语音信号进行分析，识别出可能的作弊声音模式，比如抄写、交谈或者借助外部设备发出的声音。DFT有助于提取音频特征，结合深度学习算法，可以有效地检测出不合规的语音行为。 为了验证这种方法的有效性，研究者使用了包含公共数据集的大量样本，这些数据集涵盖了各种科目和不同类型的作弊行为。通过实验结果，研究人员展示了深度学习模型在实时作弊检测上的优势，相比传统方法，它具有更高的准确性和鲁棒性。 这项研究提出了一种创新的在线考试作弊检测系统，它利用深度学习的强大能力从视频帧和语音中自动提取特征，有效地解决了传统方法的局限性，对于维护在线教育的公正性和完整性具有重要意义。随着在线教育的持续增长，这种基于深度学习的作弊检测方法有望在未来得到广泛应用。