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考场作弊行为智能分析方法研究

王奕波  
【摘要】:智能行为分析是计算机视觉领域的热点问题,由于外界环境特征、目标对象行为的不确定性,提出一种通用的智能行为分析方法是很困难的,但可以根据特定场景与待分析对象的特点,设计具有强鲁棒性的算法。 智能视觉监视(Intelligent Vision Surveillance, IVS)是智能行为分析技术的典型应用,本文研究的考场作弊行为智能分析方法,就是IVS应用的一个特定方面。根据考场环境的特点、考生的行为特征,本文提出了一套适用于对考场作弊行为进行智能分析的方法,实验证明该方法具有较强的鲁棒性和较低的时间消耗。本文主要做了以下几个方面的工作: (1)从典型的目标行为智能分析流程出发设计了适用于考场作弊行为智能分析的流程,依次通过课桌检测、人数统计、行为分析实现本文研究的目的。 (2)提出了基于透视变换与梯度模板匹配的课桌检测方法,并采用随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)方法对检测结果进行修正,实现标准高考考场环境中课桌的准确定位。并将RANSAC方法与最小二乘法做了比较,证明了最小二乘法在抗噪方面的局限性。 (3)提出了基于摄像机标定与相似度匹配的考生人数统计方法,并将归一化相关匹配法与典型的减背景法、方向梯度直方图(Histograms of Oriented Gradients, HOG)方法进行比较,证明了本文方法在识别低分辨率考生图像方面的优越性。针对考生前后相互遮挡的问题,提出了基于顺序匹配与背景填补的方法来降低因遮挡导致的误判率。 (4)提出了基于运动连通域的分析模型,将考场中可能存在的作弊行为分为四大类,在采用背景更新法计算考生运动连通域的基础上,针对不同的可疑行为设计了相应的分析算法。由于分析模型建立在运动连通域的基础上,有效降低了因环境与分析对象颜色、纹理等特征不确定性导致的影响,具有较强的鲁棒性。本文分析方法主要运用了运动连通域的几何特性,其数学模型并不复杂,时间复杂度较低。


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