行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法。该方法应用于在线考试系统中的服务器，先分别通过系统中的视频采集设备和考试终端获取目标考生的实时行为视频和实时操作数据，然后分别根据目标考生的实时考试数据对实时操作数据进行第一类型异常识别、对实时行为视频中识别到的实时语音内容进行第二类型异常识别，根据系统中考试终端的展示区域对实时行为视频中识别到的实时视线范围进行第三类型异常行为识别，并根据识别结果确定异常行为提醒参数。该方法结合考生的考试数据、操作数据、行为视频以及考试终端的展示区域对考生的异常行为进行了全面的识别，提高了识别的准确性。提高了识别的准确性。提高了识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及在线考试
，尤其涉及一种行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的高速发展，在线考试系统越来越普遍，其弊端也逐渐显现，例如作弊手段越来越多、越来越隐蔽等。
[0003]当前主要通过安排监考人或者监控摄像的方式以监视考生，实现作弊行为的识别。然而，对于一些特定场景的考试，无法安排监考人进行监视，且对于较为隐蔽的作弊行为，监考人也不易发现，容易出现漏判；同时，通过对监控摄像录制的监控视频进行识别的方式，也无法及时全面的识别出考生的作弊行为，容易出现误判或者漏判。
[0004]因此，当前考试中存在作弊行为识别结果不够全面和准确的技术问题，需要改进。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于缓解当前考试中存在的作弊行为识别结果不够全面和准确的技术问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：本申请提供一种行为识别方法，应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行为识别方法，其特征在于，应用于在线考试系统中的服务器，所述在线考试系统包括所述服务器、考试终端以及视频采集设备；所述方法包括：通过所述视频采集设备获取目标考生的实时行为视频；通过所述考试终端获取所述目标考生的实时操作数据；对所述实时行为视频进行识别，得到所述目标考生的实时视线范围和实时语音内容；根据所述目标考生的实时考试数据对所述实时操作数据进行第一类型异常行为识别，得到第一类型异常行为；根据所述目标考生的实时考试数据对所述实时语音内容进行第二类型异常行为识别，得到第二类型异常行为；根据所述考试终端的展示区域对所述实时视线范围进行第三类型异常行为识别，得到第三类型异常行为；根据所述第一类型异常行为、所述第二类型异常行为以及所述第三类型异常行为的识别结果，确定所述目标考生的异常行为提醒参数。2.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述对所述实时行为视频进行识别，得到所述目标考生的实时视线范围和实时语音内容的步骤，包括：解析所述实时行为视频，得到实时图像和实时音频；对所述实时图像进行图像识别，得到所述目标考生的实时左眼视线和实时右眼视线；并根据所述实时左眼视线和所述实时右眼视线，确定所述目标考生的实时视线范围；对所述实时音频进行语音识别，得到所述目标考生的实时语音内容。3.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述根据所述目标考生的实时考试数据对所述实时操作数据进行第一类型异常行为识别，得到第一类型异常行为的步骤，包括：根据所述目标考生的实时考试数据，确定与所述实时考试数据匹配的预设操作数据；判断所述预设操作数据与所述实时操作数据是否匹配；在所述预设操作数据与所述实时操作数据不匹配时，将所述实时操作数据对应的操作行为作为所述目标考生的第一类型异常行为。4.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述根据所述目标考生的实时考试数据对所述实时语音内容进行第二类型异常行为识别，得到第二类型异常行为的步骤，包括：根据所述目标考生的实时考试数据，确定与所述实时考试数据匹配的预设关键词集合；提取所述实时语音内容中的实时关键词；在所述预设关键词集合中存在与所述实时关键词匹配的关键词时，将语音交流作为所述目标考生的第二类型异常行为。5.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述根据所述考试终端的展示区域对所述实时视线范围进行第三类型异常行为识别，得到第三类型异常行为的步骤，包括：根据所述考试终端的展示区域，确定与所述展示区域匹配的预设视线范围；获取预设视线偏移时长阈值；判断所述预设视线范围与所述实时视线范围是否匹配；
在所述预设视线范围与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，
申请(专利权)人：湖北易康思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：