Sinh viên ĐHCN nghiên cứu thành công hệ thống phát hiện hành vi gian lận thi cử
Theo đó, một nhóm sinh viên khoa CNTT thuộc trường Đại học Công nghiệp dựa trên các nghiên cứu về nhận diện khuôn mặt, ước lược khung xương người và phát hiện khi có hành vi bất thường. Đề tài này góp phần giải "bài toán" chống gian lận trong các kì thi hiệu quả.
- 20 trường, viện có thành tích nghiên cứu khoa học tốt nhất của Việt Nam theo SCImogo
- Bộ trưởng Nguyễn Hồng Diên: Đẩy mạnh nghiên cứu ứng dụng KHCN trong các lĩnh vực hoạt động của TKV
- Các nhà nghiên cứu Mỹ, Trung Quốc hợp tác bất chấp những tranh cãi giữa hai chính phủ
Nghiên cứu được đánh giá là có tính khả dụng cao của các sinh viên Đại học Công nghiêp.
Cụ thể, nhóm đã tìm hiểu, nghiên cứu và cài đặt thử nghiệm các thuật toán tiên tiến liên quan đến các bài toán phát hiện khuôn mặt, nhận diện khuôn mặt, ước lượng khung xương người; xây dựng và ứng dụng một bộ dữ liệu mới dành cho bài toán phát hiện gian lận thi cử.
Bên cạnh đó, nhóm đã tự thiết kế mô hình học sâu dành cho bài toán nhận diện hành vi bất thường và đã kết hợp các mô hình trên để xây dựng hệ thống phát hiện gian lận thi cử.
Hiện nay, nhóm nghiên cứu đang hoàn thành những kết quả nghiên cứu cuối cùng, hướng đến xây dựng hệ thống phát hiện gian lận thi cử có thể ứng dụng trực tiếp tại các phòng thi thông qua hệ thống camera giám sát.
Khi hoàn thiện, hệ thống phát hiện hành vi gian lận cho độ chính xác cao, trên 97% với các hành vi rõ ràng như quay ngang, quay ngửa, nhổm lên, liếc bài, làm việc riêng dưới gầm bàn và khả năng nhận diện khuôn mặt của thí sinh có hành vi gian lận cũng cho độ chính xác rất cao lên đến 98%.
Nhóm nghiên cứu cho biết, từ việc tận dụng các nghiên cứu có trước về xử lý ảnh, phát hiện khuôn mặt, nhận diện khuôn mặt, ước lượng khung xương người và nhận diện hành vi bất thường, nhóm đã hoàn thành đề tài “Tự động phát hiện hành vi bất thường trong video dựa trên các dạng đặc trưng khác nhau, ứng dụng cho bài toán phát hiện gian lận thi cử”.
Nhóm nghiên cứu gồm 5 thành viên: Hoàng Tùng Lâm, Bùi Ngọc Hải, Nguyễn Đức Linh - Sinh viên lớp Khoa học máy tính 1, K12; Đào Lê Huy - Sinh viên lớp Khoa học máy tính 2, K12 và Phan Thành Trung - Sinh viên lớp Công nghệ thông tin 4, K12. Giảng viên hướng dẫn là TS. Vũ Việt Thắng - khoa CNTT.
Thông qua việc tìm hiểu, nhóm sinh viên trên nhận thấy, trong những năm gần đây, nhiều tiến bộ trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu đã đưa ra giải pháp cho các bài toán nhận dạng như: nhận dạng vật thể, nhận dạng chữ viết, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng hình dáng, nhận dạng giọng nói,… với độ chính xác rất cao.
Những công nghệ trên hoàn toàn có khả năng để ứng dụng vào giải quyết các vấn đề trong ngành giáo dục, đặc biệt là phát hiện hành vi gian lận trong thi cử.
Theo Tạp chí Điện tử
Tối thiểu 10 chữ Tiếng việt có dấu Không chứa liên kết
Gửi bình luận