[发明专利]基于运动特征增强和长时时序建模的考场作弊行为分析方法有效
| 申请号： | 202110213933.9 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112926453B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 许林峰;贺斌;孟凡满;吴庆波;潘力立;李宏亮 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 梁伟东 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于运动特征增强和长时时序建模的考场作弊行为分析方法，属于视频行为识别领域和深度学习领域，首先收集数据集，再对数据进行行为类别的标注并将视频流提取为图像帧，基于运动特征增强的方法提升模型对运动目标的捕获能力，通过特征谱移位方式进行帧之间的信息融合，基于时序金字塔的方法对长时的时序关系进行建模，完成识别模型的搭建；然后根据数据集获得的图像采用Xavier方法对行为识别分类模型进行初始化，采用分段抽取的方式获得视频帧的采样序列，基于分类模型的损失函数进行迭代到预设迭代次数，完成模型的训练，最后使用通过抽样获得的视频帧序列进行推理测试，得到具体的行为类别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 运动 特征 增强 时时 建模 考场 作弊 行为 分析 方法 | ||
【主权项】：
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