python开发基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防作弊系统源码+训练好的模型.zip课堂专注度及考试防作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别相结合。作弊检测 关键点计算方法 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 人脸识别：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat detection_system/face_recog/weights 人脸对齐：shape_predictor_68_face_landmarks.dat detection_system/face_recog/weights 作弊动作分类器：cheating_detector_rfc_kp.pkl detection_system/weights 使用 运行setup.py安装必要内容 python setup.py build develop 运行demo_inference.py 将detection_system设置为source root 基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防作弊系统基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防

​ 在考试场中为学生监考十分枯燥，因此，建立一个可靠的作弊检测系统来识别学生是否存在作弊行为。以下有四个应用场景： 1.使用一个名为 Yolo3 的训练模型和一个名为 coco 的数据集，我们测试了考场中学生的书籍和手机，并将他们标记为作弊者。 2.使用haarcascade配置文件分类器，可以检测到学生转身，这样也被认定为作弊的学生。 3.此功能使用 OpenCV 和 YOLO 来监控/分析学生之间是否保持足够的距离。如何距离太近存在作弊嫌疑。 运行环境要求： python3.7以上配置以下包 tensorflow>=2.5.0* keras==2.4.3 imutils==0.5.4 numpy==1.19.5 opencv-python>=4.2.0.32 matplotlib==3.4.1 argparse==1.4.0 scipy==1.6.2 scikit-learn==0.24.1 pillow>=8.3.2 streamlit==0.79.0 onnx==1.10.1 tf2onnx==1.9.3 ​

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智慧教室_基于深度学习实现课堂专注度分析+检测考试作弊系统java源码+模型+项目说明.7z 智慧教室项目的Java版本，尝试将多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术在java上实现。 【环境要求】 java 1.8 Deep Java Library 0.12.0-SNAPSHOT 更多详见pom.xml文件 【功能】 AlphaPose多人姿态估计 轻量化AlphaPose的SPPE 组合LPN和轻量化人脸对齐的轻量化全身姿态估计(86关键点)方法 实时流水线处理框架 多人姿态估计任务的ForkJoin并行处理 课堂19种行为的识别（基于关键点的逻辑回归方法） 头部姿态估计 rtmp视频推流 【智慧教室方案拓扑图】

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