在線上考試的場景中,無法像傳統(tǒng)考試一樣做到人工對每位考生的身份逐一進(jìn)行核實(shí),因此在線考試的有效性無法確認(rèn)。為了解決這一問題,得到更為完善的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng),文中結(jié)合離線訓(xùn)練,在線調(diào)用模型的思路設(shè)計了一個在線實(shí)時進(jìn)行考生人臉認(rèn)證的系統(tǒng),部署在網(wǎng)絡(luò)考試中,實(shí)現(xiàn)了在線考試系統(tǒng)中的防替考功能。該模型在模擬場景測試中能夠達(dá)到98%的識別率,滿足線上考試系統(tǒng)要求。 

【文章來源】：信息技術(shù). 2019,43(12)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 防替考系統(tǒng)設(shè)計
    1.1 人臉圖像預(yù)處理
    1.2 變形softmax
    1.3 殘差模型訓(xùn)練
    1.4 在線模型調(diào)用
2 實(shí)驗(yàn)
    2.1 不同訓(xùn)練策略及組合實(shí)驗(yàn)
    2.2 數(shù)據(jù)集閾值預(yù)設(shè)實(shí)驗(yàn)
    2.3 模擬在線考試場景實(shí)驗(yàn)
3 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]加權(quán)信息熵與增強(qiáng)局部二值模式結(jié)合的人臉識別[J]. 丁蓮靜,劉光帥,李旭瑞,陳曉文.  計算機(jī)應(yīng)用. 2019(08)
[2]人工智能與學(xué)科教學(xué)深度融合創(chuàng)生智能課程[J]. 尹睿,黃甫全,曾文婕,曾育芬,潘蕾瓊,陳思宇,伍曉琪.  開放教育研究. 2018(06)



本文編號：3068920