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面向考场视频中作弊行为的层次式检测方法

针对当前考场视频作弊行为检测精度低、难以实际应用的问题，本文提出一种高效的作弊行为层次式检测方法。该方法首先使用帧间差分，快速筛选出包含异常行为的关键帧图像；随后采用ResNet50作为分类器进行基于骨骼图像的行为识别，检测出疑似作弊行为；最后使用改进的三维卷积（3D-CNN，简称C3D）网络作为主干网络，融合时空注意力机制，构建C3D+attention动作识别网络，使用包括疑似作弊行为在内的单人图像序列单元，精确检测出作弊行为。实验结果表明：本方法融合二维卷积（C2D）网络速度快和C3D网络精度高