Công Nghệ

Sinh viên HaUI ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện gian lận thi cử

Một nhóm sinh viên của Đại học Công nghiệp Hà Nội (HaUI) vừa hoàn thành đề tải nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện gian lận thi cử. Đề tài mà nhóm thực hiện mang tên: “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”.

Hệ thống này dựa trên các nghiên cứu về xử lý ảnh, phát hiện khuôn mặt, nhận diện khuôn mặt, ước lượng khung xương và nhận diện các hành vi bất thường. Dựa trên hình ảnh video, hệ thống sẽ phân tích hành vi và khuôn mặt của thí sinh trong suốt quá trình làm bài.

Nhóm cũng 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.

Nhờ vậy, hệ thống có thể phát hiện gian lận với độ chính xác cao, lên tới 97%, với các hành vi như quay ngang, quay ngửa, nhổm lên, liếc bài, sử dụng tài liệu dưới gầm bàn… Ngoài ra, khả năng nhận diện khuôn mặt của thí sinh gian lận cũng có độ chính xác lên tới 98%.

Sinh viên HaUI ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện gian lận thi cử

Sinh viên HaUI ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện gian lận thi cử

Tham gia nghiên cứu là nhóm sinh viên gồm Hoàng Tùng Lâm, Nguyễn Đức Linh, Đào Lê Huy, Phan Thành Trung và Bùi Ngọc Hải. Nhóm được hướng dẫn bởi TS. Vũ Việt Thắng – Khoa CNTT, Đại học Công nghiệp Hà Nội.

Hiện tại, nhóm đang tiến hành hoàn thiện các nghiên cứu cuối cùng hướng tới việc ứng dụng trực tiếp đề tài của mình vào việc chống gian lận thi cử thông qua hệ thống camera giám sát.

“Việc thực hiện nghiên cứu đề tài góp phần thúc đẩy tinh thần NCKH cho các thành viên trong nhóm; cũng như việc trang bị thêm các kiến thức chuyên sâu, làm hành trang tri thức giúp mỗi thành viên dễ dàng nắm bắt các cơ hội nghề nghiệp sau khi ra trường”, trưởng nhóm Hoàng Tùng Lâm chia sẻ.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button
You cannot copy content of this page