CN106919922A - 一种防作弊远程考试系统 - Google Patents
一种防作弊远程考试系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106919922A CN106919922A CN201710130090.XA CN201710130090A CN106919922A CN 106919922 A CN106919922 A CN 106919922A CN 201710130090 A CN201710130090 A CN 201710130090A CN 106919922 A CN106919922 A CN 106919922A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- analysis
- analysis module
- examinee
- database
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 72
- 230000036651 mood Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 13
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 claims description 3
- 238000010195 expression analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 206010027940 Mood altered Diseases 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000007510 mood change Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000005211 surface analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/174—Facial expression recognition
- G06V40/176—Dynamic expression
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
- G06V10/95—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding structured as a network, e.g. client-server architectures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块，通过对考生进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而判断考生是否存在作弊行为并作出警告，在一定程度上可以防止远程网络考试作弊。
Description
技术领域
本发明属于信息化远程教学技术领域，尤其涉及一种防作弊远程考试系统。
背景技术
随着信息技术的发展，网络教育，网络考试越来越普遍，远程教育、远程考试在一定程度上方便了老师和学生，同时也平衡了地区间的教育资源差距。但是远程考试同时也存在一定的缺陷，没有监考员的存在造成远程考试容易作弊，影响考试的公平性，也影响了教育的质量。
在网络远程考试中，通过分析考生视觉焦点和心理情绪变化可以在一定程度上判断考生是否在进行作弊。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
微表情，是心理学名词。人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这种特性，很容易暴露情绪。当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。“微表情”一闪而过，通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。在实验里，只有10%的人察觉到。比起人们有意识做出的表情，“微表情”更能体现人们真实的感受和动机。
在人面识别的基础上再结合“微表情”的进行人面分析，利用计算机的高速捕捉和计算能力能更好地识别和分析出人的微表情变化，从而可以判断出分析对象的心理行为。
发明内容
基于现有技术存在上述问题，本发明提供一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块，通过对考生进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而判断考生是否存在作弊行为并作出警告，在一定程度上可以防止远程网络考试作弊。
一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块；
考生客户端录制考生录像，将考生录像传输颜色分析模块，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像，另外显示考试管理模块的生成的考卷供考生答题；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
考试管理模块根据考生信息分派生成考号、安排考试时间并从试题随机生成模块中调取试题组成考卷，待考生提交试卷后加密封装试卷并自动对客观题进行评分；
身份信息核对模块从像素统计模块接收考生人面信息，与数据库中储存的考生人面信息进行比对，判断是否本人参加考试；
试题随机生成模块根据考试管理模块的试题需求量调用数据库中的试题库信息，并依据试题库信息和变化规则生成随机数字，再生成新试题。
其中，所述的考试系统还包括出题难度判断模块，其连接到情绪分析模块，根据情绪分析模块的分析出的考生的兴奋或者悲伤程度进行统计分析，判断试题难易程度。
其中，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，通过结合微表情和行为分析判断考生是否进行作弊。
其中，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
其中，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
其中，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的描述。
一种防作弊远程考试系统，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块；
考生客户端录制考生录像，将考生录像传输颜色分析模块，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像，另外显示考试管理模块的生成的考卷供考生答题；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
考试管理模块根据考生信息分派生成考号、安排考试时间并从试题随机生成模块中调取试题组成考卷，待考生提交试卷后加密封装试卷并自动对客观题进行评分；
身份信息核对模块从像素统计模块接收考生人面信息，与数据库中储存的考生人面信息进行比对，判断是否本人参加考试；
试题随机生成模块根据考试管理模块的试题需求量调用数据库中的试题库信息，并依据试题库信息和变化规则生成随机数字，再生成新试题。
作为优选实施例，所述的考试系统还包括出题难度判断模块，其连接到情绪分析模块，根据情绪分析模块的分析出的考生的兴奋或者悲伤程度进行统计分析，判断试题难易程度。
作为优选实施例，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，通过结合微表情和行为分析判断考生是否进行作弊。
作为优选实施例，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
作为优选实施例，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
作为优选实施例，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (6)
1.一种防作弊远程考试系统，其特征在于，其包括颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块、大数据处理模块、考生客户端、考试管理模块、身份信息核对模块和试题随机生成模块；
考生客户端录制考生录像，将考生录像传输颜色分析模块，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像，另外显示考试管理模块的生成的考卷供考生答题；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息；
考试管理模块根据考生信息分派生成考号、安排考试时间并从试题随机生成模块中调取试题组成考卷，待考生提交试卷后加密封装试卷并自动对客观题进行评分；
身份信息核对模块从像素统计模块接收考生人面信息，与数据库中储存的考生人面信息进行比对，判断是否本人参加考试；
试题随机生成模块根据考试管理模块的试题需求量调用数据库中的试题库信息，并依据试题库信息和变化规则生成随机数字，再生成新试题。
2.根据权利要求1所述的防作弊远程考试系统，其特征在于，所述的考试系统还包括出题难度判断模块，其连接到情绪分析模块，根据情绪分析模块的分析出的考生的兴奋或者悲伤程度进行统计分析，判断试题难易程度。
3.根据权利要求1所述的防作弊远程考试系统，其特征在于，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块，通过结合微表情和行为分析判断考生是否进行作弊。
4.根据权利要求1所述的防作弊远程考试系统，其特征在于，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
5.根据权利要求1所述的防作弊远程考试系统，其特征在于，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
6.根据权利要求1所述的防作弊远程考试系统，其特征在于，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710130090.XA CN106919922A (zh) | 2017-03-07 | 2017-03-07 | 一种防作弊远程考试系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710130090.XA CN106919922A (zh) | 2017-03-07 | 2017-03-07 | 一种防作弊远程考试系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106919922A true CN106919922A (zh) | 2017-07-04 |
Family
ID=59462018
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710130090.XA Pending CN106919922A (zh) | 2017-03-07 | 2017-03-07 | 一种防作弊远程考试系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106919922A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107424447A (zh) * | 2017-09-18 | 2017-12-01 | 合肥贯硕信息科技有限公司 | 一种基于校园网的考试系统 |
| CN107680019A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-02-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种考试方案的实现方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2018229592A1 (en) * | 2017-06-15 | 2018-12-20 | Lam Yuen Lee Viola | Method and system for evaluting and monitoring compliance using emotion detection |
| CN109784175A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-21 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情识别的异常行为人识别方法、设备和存储介质 |
| CN110059614A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-07-26 | 广州大学 | 一种基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法及系统 |
| CN111145060A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-12 | 南京思特齐科技有限公司 | 一种分布式考试防作弊系统 |
| CN111382608A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-07-07 | 广州盈可视电子科技有限公司 | 一种具有情绪识别功能的智能检测系统 |
| CN113095968A (zh) * | 2019-12-23 | 2021-07-09 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种作弊识别方法、装置及电子设备 |
| US11475788B2 (en) | 2017-06-15 | 2022-10-18 | Yuen Lee Viola Lam | Method and system for evaluating and monitoring compliance using emotion detection |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101916365A (zh) * | 2010-07-06 | 2010-12-15 | 北京竞业达数码科技有限公司 | 对考试作弊事件进行智能视频识别的方法 |
| CN102799893A (zh) * | 2012-06-15 | 2012-11-28 | 北京理工大学 | 考场监控视频处理方法 |
| CN102890747A (zh) * | 2012-06-15 | 2013-01-23 | 北京理工大学 | 在线考试智能监控方法 |
| CN103208212A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-17 | 陈秀成 | 一种防作弊的远程在线考试的方法与系统 |
| CN103488293A (zh) * | 2013-09-12 | 2014-01-01 | 北京航空航天大学 | 一种基于表情识别的人机情感交互系统及方法 |
| CN104464406A (zh) * | 2013-09-12 | 2015-03-25 | 郑州学生宝电子科技有限公司 | 一种实时互动的在线学习平台 |
| CN106023516A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-10-12 | 广西瀚特信息产业股份有限公司 | 一种考试监控方法、系统及考场监控器 |
-
2017
- 2017-03-07 CN CN201710130090.XA patent/CN106919922A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101916365A (zh) * | 2010-07-06 | 2010-12-15 | 北京竞业达数码科技有限公司 | 对考试作弊事件进行智能视频识别的方法 |
| CN102799893A (zh) * | 2012-06-15 | 2012-11-28 | 北京理工大学 | 考场监控视频处理方法 |
| CN102890747A (zh) * | 2012-06-15 | 2013-01-23 | 北京理工大学 | 在线考试智能监控方法 |
| CN103208212A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-17 | 陈秀成 | 一种防作弊的远程在线考试的方法与系统 |
| CN103488293A (zh) * | 2013-09-12 | 2014-01-01 | 北京航空航天大学 | 一种基于表情识别的人机情感交互系统及方法 |
| CN104464406A (zh) * | 2013-09-12 | 2015-03-25 | 郑州学生宝电子科技有限公司 | 一种实时互动的在线学习平台 |
| CN106023516A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-10-12 | 广西瀚特信息产业股份有限公司 | 一种考试监控方法、系统及考场监控器 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018229592A1 (en) * | 2017-06-15 | 2018-12-20 | Lam Yuen Lee Viola | Method and system for evaluting and monitoring compliance using emotion detection |
| US11475788B2 (en) | 2017-06-15 | 2022-10-18 | Yuen Lee Viola Lam | Method and system for evaluating and monitoring compliance using emotion detection |
| CN107424447A (zh) * | 2017-09-18 | 2017-12-01 | 合肥贯硕信息科技有限公司 | 一种基于校园网的考试系统 |
| CN107680019A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-02-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种考试方案的实现方法、装置、设备及存储介质 |
| CN107680019B (zh) * | 2017-09-30 | 2021-09-24 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种考试方案的实现方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109784175A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-21 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情识别的异常行为人识别方法、设备和存储介质 |
| CN111382608A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-07-07 | 广州盈可视电子科技有限公司 | 一种具有情绪识别功能的智能检测系统 |
| CN110059614A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-07-26 | 广州大学 | 一种基于人脸情绪识别的智能辅助教学方法及系统 |
| CN113095968A (zh) * | 2019-12-23 | 2021-07-09 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种作弊识别方法、装置及电子设备 |
| CN111145060A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-12 | 南京思特齐科技有限公司 | 一种分布式考试防作弊系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106919922A (zh) | 一种防作弊远程考试系统 | |
| Sharma et al. | Student engagement detection using emotion analysis, eye tracking and head movement with machine learning | |
| Yanulevskaya et al. | In the eye of the beholder: employing statistical analysis and eye tracking for analyzing abstract paintings | |
| Warren et al. | Detecting deception from emotional and unemotional cues | |
| CN106846949A (zh) | 一种远程情感教学系统 | |
| US9666088B2 (en) | Video-based teacher assistance | |
| CN109726663A (zh) | 在线考试监控方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| US20100266213A1 (en) | Method of assessing people's self-presentation and actions to evaluate personality type, behavioral tendencies, credibility, motivations and other insights through facial muscle activity and expressions | |
| KR20120065111A (ko) | 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템 | |
| Xiangming et al. | Technological impact on language anxiety dynamic | |
| Hu et al. | Research on abnormal behavior detection of online examination based on image information | |
| CN109784878A (zh) | 一种无纸化网络考试系统及方法 | |
| Chen | Assessment of learners' attention to e-learning by monitoring facial expressions for computer network courses | |
| CN106909907A (zh) | 一种视频通讯情感分析辅助系统 | |
| CN109620266A (zh) | 个体焦虑水平的检测方法和系统 | |
| CN115205764B (zh) | 基于机器视觉的在线学习专注度监测方法、系统及介质 | |
| CN106652605A (zh) | 一种远程情感教学方法 | |
| CN106920194A (zh) | 一种防作弊远程考试方法 | |
| Li et al. | Evaluation of the fine motor skills of children with DCD using the digitalised visual‐motor tracking system | |
| Ma et al. | A deep learning approach for online learning emotion recognition | |
| CN106920074A (zh) | 一种具有心理辅助判断的远程面试方法 | |
| CN106919924A (zh) | 一种基于人面识别的情绪分析系统 | |
| Guo et al. | Evaluation of teaching effectiveness based on classroom micro-expression recognition | |
| Shah et al. | Assessment of student attentiveness to e-learning by monitoring behavioural elements | |
| CN106131052B (zh) | 一种面向实际操作过程效果评估的多源信息身份认证方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170704 |