专利汇可以提供一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,包括RGB-D 数据采集 模 块 ,采集关于考生的RGB彩色视频和深度信息数据;头部特征提取模块,由头部 位置 轨迹计算单元、头部 姿态 估计单元、眼神方向估计单元以及 人脸识别 单元组成,根据RGB-D视频数据分析头部位置轨迹、头部姿态、眼神注视方向和人脸身份等各种人体头部特征;作弊行为判定分类模块,对提取的头部特征按照多条规则分别判断是否作弊,再加权综合每条规则分类的结果得到最终是否偷窥作弊的结论。,下面是一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统专利的具体信息内容。
1.一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,包括:
RGB-D数据采集模块,用于实时记录考场中监考人员及考生的RGB彩色视频和深度信息数据;
头部特征提取模块,用于逐帧对采集到的RGB-D视频数据进行分析,获取头部位置、头部姿态、头部运动轨迹、人脸身份以及眼神注视方向的等各种人体头部特征;
作弊行为判定分类模块,用于对RGB-D视频数据提取的特征按照若干条规则进行判断分类,再综合每条规则判断的结果给出最后是否偷窥作弊的结论。
2.根据权利要求1所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述RGB-D数据采集模块由布置在考场前后固定位置的两个RGB-D摄像头组成,能够全面地采集考场中监考人员及考生的RGB彩色视频以及深度图片数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述头部特征提取模块包括头部位置轨迹计算单元、头部姿态估计单元、人脸识别单元和眼神方向估计单元。
4.根据权利要求3所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述头部位置轨迹计算单元用深度学习脸部检测框架获取视频中每个考生的脸部矩形框,根据矩形框中点位置(u,v)找出对应深度图中的深度d,结合摄像头内参光心位置cx、cy以及焦距fx、fy,根据以下公式可以计算头部的空间位置坐标(x,y,z),z=d
在整个视频上用同样方法可以计算头部的运动轨迹以及热点位置区域。
5.根据权利要求3所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述头部姿态估计单元将脸部检测得到的矩形框图片输入到深度卷积神经网络模型中,输出得到三个转向角的分类class_Pitch、class_Yaw、class_Roll,最后根据以下公式准确计算头部在三维空间的三个转向角:Pitch、Yaw、Roll,
Pitch=(class_Pitch×2–90)°
Yaw=(class_Yaw×2–90)°
Roll=(class_Roll×2–90)°。
6.根据权利要求3所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述眼神方向估计单元首先对脸部矩形框图片进行超分辨率处理,然后使用关键点识别获取双眼的特征点,将脸部矩形框以及双眼特征点一起作为眼神识别神经网络模型的输入,得到基于头部的注视方向,再结合头部姿态角度Pitch、Yaw、Roll,确定最终的目光朝向。
7.根据权利要求3至6任一项所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述人脸识别单元使用深度人脸识别模型对检测到的脸部矩形框提取特征,计算该特征与考场数据库中考生的人脸特征的余弦值,余弦值最小的即为身份最匹配的考生。
8.根据权利要求1所述的一种基于人体头部特征的考场偷窥作弊检测系统,其特征在于,所述作弊行为判定分类模块,综合提取到的各种头部特征按照若干条规则作弊判断分类,每一条规则代表一个弱的作弊判定分类器;每个弱分类器的错误率为en,权重将N个弱分类器级联成一个最终判别是否偷窥作弊的强分类
若最终的偷窥作弊判定结果F>1,则考生存在偷窥作弊行为,0
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