Ứng dụng học chuyển đổi nhận diện hành vi gian lận trong phòng thi
Số trang: 6
Loại file: pdf
Dung lượng: 432.46 KB
Lượt xem: 22
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Trong bài viết này, nhóm nghiên cứu đề xuất một giải phát sử dụng học chuyển đổi để giải quyết bài toán nhận diện hành vi gian lận trong phòng thi. Bằng cách sử dụng một mạng học sâu đã được huấn luyện trên tập dữ liệu đủ lớn, giải pháp đề xuất sử dụng học chuyển đổi để cá thể hóa cho bài toán vốn không có nhiều dữ liệu để huấn luyện.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng học chuyển đổi nhận diện hành vi gian lận trong phòng thi Phạm Văn Sự ỨNG DỤNG HỌC CHUYỂN ĐỔI NHẬN DIỆN HÀNH VI GIAN LẬN TRONG PHÒNG THI Phạm Văn Sự Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông thường có thể giúp trung tâm chăm sóc hoặc người quản lý Tóm tắt: Nhận diện hành động và cử chỉ của con người có thể hỗ trợ kịp thời. đã và đang thu hút được sự quan tâm của rất nhiều nhà Nhận diện hành động và cử chỉ cũng được áp dụng trong nghiên cứu trong những năm gần đây. Cùng với sự thành việc giám sát theo dõi sức khỏe người bệnh [10]. Video công của việc ứng dụng học sâu, rất nhiều bài toán về nhận giám sát được phân tích và trích xuất các tham số động học diện hành động và cử chỉ của con người ở nhiều khía cạnh để phát hiện các hành động và được phân loại nhằm đánh như thể thao, sinh hoạt, trợ giúp, y tế, … đã được xem xét giá và trợ giúp việc chẩn đoán. và giải quyết. Trong bài báo này, nhóm nghiên cứu đề xuất Bên cạnh đó, còn có rất nhiều các lĩnh vực ứng dụng một giải phát sử dụng học chuyển đổi để giải quyết bài toán khác mà nhận dạng hành động và cử chỉ con người đã tỏ ra nhận diện hành vi gian lận trong phòng thi. Bằng cách sử là một giải pháp trợ giúp hữu hiệu trong các hệ thống giao dụng một mạng học sâu đã được huấn luyện trên tập dữ tiếp người – máy dựa trên thị giác máy tính, chẳng hạn như liệu đủ lớn, giải pháp đề xuất sử dụng học chuyển đổi để phân tích ngữ cảnh ảnh qua các hành động thường nhật của cá thể hóa cho bài toán vốn không có nhiều dữ liệu để huấn cuộc sống [11]-[13], phân tích các hành động trong thể thao luyện. Kết quả kiểm chứng trên bộ dữ liệu thu thập được [14],[15], phân tích các hành động chủ thể để tạo các hoạt cho thấy giải pháp đề xuất tận dụng được tính tối ưu của động chân thực cho các nhân vật hoạt hình 3D [16]. học sâu, nhờ học chuyển đổi giảm thời gian cần thiết huấn Sự thành công và thuận lợi cho phép nhận dạng hành luyện lại mà vẫn đạt được kết quả nhận diện chính xác cao. động và cử chỉ được áp dụng rộng rãi trong thực tế có được là nhờ sự phát triển của thuật toán và công nghệ nhận diện Từ khóa: Hành vi gian lận trong thi cử, học chuyển đổi, hành động dựa trên thị giác máy tính, đặc biệt là học sâu. học sâu, mạng nơ-ron tích chập, nhận diện cử chỉ, nhận Ở thế hệ công nghệ đầu tiên sử dụng giải quyết bài toàn diện hành động. nhận diện hành động và cử chỉ dựa trên ảnh thường tiếp cận theo cách trích chọn những đặc trưng thích hợp từ ảnh I. GIỚI THIỆU [17], [18]. Việc trích chọn đặc trưng thường dựa trên quan Nhận diện hành động và cử chỉ của con người là một điểm chủ quan và kinh nghiệm. Điều này khiến cách tiếp trong những mảng được nghiên cứu sôi động nhất trong cận này không khai thác được hết những thông tin có tính lĩnh vực thị giác máy tính. Rất nhiều nghiên cứu về mảng phân biệt mức trừu tượng cao từ dữ liệu ảnh vốn là những này đã được công bố trong những năm gần đây cho thấy thông tin phức tạp. Và do đó, các phương pháp tiếp cận này được sự ứng dụng phong phú của nhận diện hành động và thường chỉ tập trung vào một số hành động nhất nhưng độ cử chỉ [1]-[5]. chính xác cũng không cao [19]. Lĩnh vực áp dụng của nhận diện hành động và cử chỉ của Cùng với sự phát triển và hoàn thiện của kỹ thuật học con người đầu tiên phải kể đến đó là nhận diện ngôn ngữ sâu, hướng tiếp cận giải quyết các bài toán nhận diện hành ký hiệu nhằm tạo sự thuận lợi trong giao tiếp với người vi đã được chuyển hướng sang sử dụng học sâu [5]-[7]. Với điếc [6], [7]. Các ký hiệu tay được nhận diện, giải mã tự kỹ thuật học sâu, nhiều thông tin phức tạp dễ dàng được động nhờ các thuật toán được phát triển và cài đặt trên các trích xuất – được học – trực tiếp từ dữ liệu thô. Đặc điểm ứng dụng giúp chúng ta có thể dễ dàng hiểu và tương tác này khiến cho học sâu được đánh giá là một phương pháp với những người không có khả năng nói. rất thành công trong việc học các đặc trưng trong dữ liệu Một lĩnh vực áp dụng khác không kém phần quan trọng phức tạp và cho kết quả chính xác cao. Tuy nhiên, để đảm đó chính là lĩnh vực chăm sóc và theo dõi sức khỏe cho bảo sự thành công của giải pháp tiếp cận sử dụng học sâu, người già cô đơn [8], [9]. Nhờ sự trợ giúp của hệ thống một yêu cầu bắt buộc đó là cần một lượng dữ liệu đầu vào camera cùng với các thuật toán nhận dạng các hành vi bất lớn và chứa đựng thông tin phong phú về vấn đề cần giải quyết [19], [20]. Một rào cản nữa của học sâu đó chính là Tác giả liên lạc: Phạm Văn Sự, Email: supv@ptit.edu.vn Đến tòa soạn: 9/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận đăng: 12/2020. SOÁ 04A (CS.01) 2020 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG 93 ỨNG DỤNG HỌC CHUYỂN ĐỔI NHẬN DIỆN HÀNH VI GIAN LẬN TRONG PHÒNG THI thời gian ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng học chuyển đổi nhận diện hành vi gian lận trong phòng thi Phạm Văn Sự ỨNG DỤNG HỌC CHUYỂN ĐỔI NHẬN DIỆN HÀNH VI GIAN LẬN TRONG PHÒNG THI Phạm Văn Sự Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông thường có thể giúp trung tâm chăm sóc hoặc người quản lý Tóm tắt: Nhận diện hành động và cử chỉ của con người có thể hỗ trợ kịp thời. đã và đang thu hút được sự quan tâm của rất nhiều nhà Nhận diện hành động và cử chỉ cũng được áp dụng trong nghiên cứu trong những năm gần đây. Cùng với sự thành việc giám sát theo dõi sức khỏe người bệnh [10]. Video công của việc ứng dụng học sâu, rất nhiều bài toán về nhận giám sát được phân tích và trích xuất các tham số động học diện hành động và cử chỉ của con người ở nhiều khía cạnh để phát hiện các hành động và được phân loại nhằm đánh như thể thao, sinh hoạt, trợ giúp, y tế, … đã được xem xét giá và trợ giúp việc chẩn đoán. và giải quyết. Trong bài báo này, nhóm nghiên cứu đề xuất Bên cạnh đó, còn có rất nhiều các lĩnh vực ứng dụng một giải phát sử dụng học chuyển đổi để giải quyết bài toán khác mà nhận dạng hành động và cử chỉ con người đã tỏ ra nhận diện hành vi gian lận trong phòng thi. Bằng cách sử là một giải pháp trợ giúp hữu hiệu trong các hệ thống giao dụng một mạng học sâu đã được huấn luyện trên tập dữ tiếp người – máy dựa trên thị giác máy tính, chẳng hạn như liệu đủ lớn, giải pháp đề xuất sử dụng học chuyển đổi để phân tích ngữ cảnh ảnh qua các hành động thường nhật của cá thể hóa cho bài toán vốn không có nhiều dữ liệu để huấn cuộc sống [11]-[13], phân tích các hành động trong thể thao luyện. Kết quả kiểm chứng trên bộ dữ liệu thu thập được [14],[15], phân tích các hành động chủ thể để tạo các hoạt cho thấy giải pháp đề xuất tận dụng được tính tối ưu của động chân thực cho các nhân vật hoạt hình 3D [16]. học sâu, nhờ học chuyển đổi giảm thời gian cần thiết huấn Sự thành công và thuận lợi cho phép nhận dạng hành luyện lại mà vẫn đạt được kết quả nhận diện chính xác cao. động và cử chỉ được áp dụng rộng rãi trong thực tế có được là nhờ sự phát triển của thuật toán và công nghệ nhận diện Từ khóa: Hành vi gian lận trong thi cử, học chuyển đổi, hành động dựa trên thị giác máy tính, đặc biệt là học sâu. học sâu, mạng nơ-ron tích chập, nhận diện cử chỉ, nhận Ở thế hệ công nghệ đầu tiên sử dụng giải quyết bài toàn diện hành động. nhận diện hành động và cử chỉ dựa trên ảnh thường tiếp cận theo cách trích chọn những đặc trưng thích hợp từ ảnh I. GIỚI THIỆU [17], [18]. Việc trích chọn đặc trưng thường dựa trên quan Nhận diện hành động và cử chỉ của con người là một điểm chủ quan và kinh nghiệm. Điều này khiến cách tiếp trong những mảng được nghiên cứu sôi động nhất trong cận này không khai thác được hết những thông tin có tính lĩnh vực thị giác máy tính. Rất nhiều nghiên cứu về mảng phân biệt mức trừu tượng cao từ dữ liệu ảnh vốn là những này đã được công bố trong những năm gần đây cho thấy thông tin phức tạp. Và do đó, các phương pháp tiếp cận này được sự ứng dụng phong phú của nhận diện hành động và thường chỉ tập trung vào một số hành động nhất nhưng độ cử chỉ [1]-[5]. chính xác cũng không cao [19]. Lĩnh vực áp dụng của nhận diện hành động và cử chỉ của Cùng với sự phát triển và hoàn thiện của kỹ thuật học con người đầu tiên phải kể đến đó là nhận diện ngôn ngữ sâu, hướng tiếp cận giải quyết các bài toán nhận diện hành ký hiệu nhằm tạo sự thuận lợi trong giao tiếp với người vi đã được chuyển hướng sang sử dụng học sâu [5]-[7]. Với điếc [6], [7]. Các ký hiệu tay được nhận diện, giải mã tự kỹ thuật học sâu, nhiều thông tin phức tạp dễ dàng được động nhờ các thuật toán được phát triển và cài đặt trên các trích xuất – được học – trực tiếp từ dữ liệu thô. Đặc điểm ứng dụng giúp chúng ta có thể dễ dàng hiểu và tương tác này khiến cho học sâu được đánh giá là một phương pháp với những người không có khả năng nói. rất thành công trong việc học các đặc trưng trong dữ liệu Một lĩnh vực áp dụng khác không kém phần quan trọng phức tạp và cho kết quả chính xác cao. Tuy nhiên, để đảm đó chính là lĩnh vực chăm sóc và theo dõi sức khỏe cho bảo sự thành công của giải pháp tiếp cận sử dụng học sâu, người già cô đơn [8], [9]. Nhờ sự trợ giúp của hệ thống một yêu cầu bắt buộc đó là cần một lượng dữ liệu đầu vào camera cùng với các thuật toán nhận dạng các hành vi bất lớn và chứa đựng thông tin phong phú về vấn đề cần giải quyết [19], [20]. Một rào cản nữa của học sâu đó chính là Tác giả liên lạc: Phạm Văn Sự, Email: supv@ptit.edu.vn Đến tòa soạn: 9/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận đăng: 12/2020. SOÁ 04A (CS.01) 2020 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG 93 ỨNG DỤNG HỌC CHUYỂN ĐỔI NHẬN DIỆN HÀNH VI GIAN LẬN TRONG PHÒNG THI thời gian ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Khoa học Công nghệ thông và Truyền thông Hành vi gian lận trong thi cử học chuyển đổi Mạng nơ-ron tích chập Nhận diện cử chỉ Nhận diện hành độngTài liệu có liên quan:
-
Tích hợp DSM và ảnh chụp UAV với mô hình nơ-ron tích chập trong phân loại lớp phủ mặt đất
8 trang 167 0 0 -
Ứng dụng Teachable Machine trong nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực
4 trang 72 0 0 -
Nhận dạng tấm pin mặt trời bị lỗi dựa trên dữ liệu ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
4 trang 68 0 0 -
Giáo trình Mạng nơ ron học sâu và ứng dụng: Phần 1
121 trang 54 0 0 -
Ứng dụng kỹ thuật học sâu trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm phổi thông qua ảnh chụp X-quang
11 trang 50 0 0 -
Nhận dạng tín hiệu ra đa LPI sử dụng mạng nơ ron học sâu
6 trang 48 0 0 -
Nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật học sâu
9 trang 46 0 0 -
Tiểu luận Xây dựng hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt
15 trang 44 0 0 -
Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress
3 trang 42 0 0 -
Nghiên cứu hiệu năng bảo mật mạng vô tuyến nhận thức dạng nền cộng tác sử dụng mã fountain
9 trang 41 0 0