基于考場(chǎng)監(jiān)控視頻的智能監(jiān)考方法研究.pdf

1、隨著標(biāo)準(zhǔn)化考場(chǎng)建設(shè)的推進(jìn)，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)監(jiān)控效率低、海量視頻存儲(chǔ)壓力大的缺點(diǎn)逐漸突顯出來(lái)。智能化監(jiān)考系統(tǒng)是智能行為分析技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用方面，可以杜絕監(jiān)考不嚴(yán)，提高監(jiān)控效率，緩解視頻存儲(chǔ)壓力。因此，基于考場(chǎng)視頻監(jiān)控的智能監(jiān)考方法的研究具有非常重要的實(shí)際意義，不僅減小了人力財(cái)力物力的投入，也提高了考試公平性。本文在考場(chǎng)環(huán)境下提出了一套智能監(jiān)考方法，適用于考生出勤情況記錄和對(duì)考生異常行為進(jìn)行智能檢測(cè)。本文工作將從以下四個(gè)方面展開(kāi):
　　

2、(1)通過(guò)對(duì)考生坐姿特點(diǎn)的觀察，提出基于考生頭肩部位的目標(biāo)檢測(cè)方法。結(jié)合方向梯度直方圖特征和等價(jià)局部二值模式直方圖特征，構(gòu)建融合特征。采用支持向量機(jī)分別結(jié)合單一特征和融合特征訓(xùn)練分類器，在考生實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)并分析檢測(cè)性能。提出采用基于分類器級(jí)聯(lián)的考生檢測(cè)框架，以滿足檢測(cè)率和檢測(cè)速度的雙重要求。
　　(2)考慮到考場(chǎng)環(huán)境的特殊性，提出了基于YCbCr顏色空間的膚色、發(fā)色檢測(cè)和隨機(jī)抽樣一致性的誤差處理方法來(lái)修正考生檢測(cè)結(jié)

3、果，以達(dá)到考生人數(shù)統(tǒng)計(jì)和出勤情況記錄的目的。
　　(3)提出了基于稀疏重建的考生異常行為檢測(cè)方法，采用時(shí)空梯度特征描述考生行為的外觀特征，通過(guò)提取運(yùn)動(dòng)關(guān)注區(qū)域和主成分分析的方式簡(jiǎn)化原始樣本數(shù)據(jù)以減少計(jì)算量。對(duì)考生常規(guī)行為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏組合學(xué)習(xí)并建立模型，通過(guò)該模型對(duì)每個(gè)測(cè)試樣本計(jì)算相應(yīng)的重建誤差，以此完成考生異常行為檢測(cè)。在本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上，該方法可以取得較高的檢測(cè)性能，并且可以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的速度。
　　(4)針對(duì)基于稀疏