Ключевые слова
распознавание лиц
глубокое обучение
сверточная нейронная сеть
особенности
Аннотация
В данной статье рассматривается разработка инструмента мониторинга, обеспечивающая распознавание любых незаконных действии. Для наблюдения используются три различных источника: аудио, видеопотоки и записи с экрана рабочего стола. В центре внимания этой статьи находится определение того, как система онлайн-контроля будет очень успешной в предотвращении недобросовестного тестирования путем использования распознавания лиц на образцах видео. Разработка обучаемой сети искусственного интеллекта позволяет использовать несколько переменных одновременно. В рамках этой работы был разработан метод глубокого обучения для автоматической идентификации лиц, с использованием сверточной нейронной сети для вычисления разницы между образцом и лицом в видео. Обычно для получения более точных результатов использовались видеосъемки различного качества, снятые с разных расстояний, под разными углами, при различных условиях освещения и с включением аксессуаров. Результаты модельной работы продемонстрировали, что, за исключением эксперимента, когда присутствовали аксессуары, такие как медицинская маска на лице, модель, которую мы обучили, точно предсказала результат для каждого критерия выборки. Другие примеры показывают эффективность распознавания лиц, когда вычисление разницы между образцом и лицом составляло от 28 до 32%.
Ключевые слова: онлайн-прокторинг, распознавание лиц, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, особенности.