• Hotline:0975 580 386
    Hotline kỹ thuật:(028) 38 410 518
  • Địa chỉ:30A Võ Trường Toản, Phường 2, Quận Bình Thạnh, HCMC
  • EnglishVietnamese

Sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội nghiên cứu ứng dụng ‘bài toán’ phát hiện gian lận thi cử

(PLVN) – Từ một số kết quả nghiên cứu có trước về xử lý ảnh, phát hiện, nhận diện khuôn mặt, ước lượng khung xương người và nhận diện hành vi bất thường, nhóm sinh viên khoa Công nghệ thông tin (CNTT) Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội tiếp tục nghiên cứu và 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 sinh viên của Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội nghiên cứu ứng dụng cho bài toán phát hiện gian lận thi cử. (Ảnh minh hoạ).

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.

TS. Vũ Việt Thắng thảo luận trực tuyến với nhóm nghiên cứu.

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.

Hệ thống phát hiện hành vi bất thường ứng dụng cho bài toán phát hiện gian lận thi cử có thể hỗ trợ giám thị coi thi dễ dàng tìm ra sinh viên có hành vi bất thường, giúp nâng cao tính minh bạch của kỳ thi, phản ánh chính xác kết quả thi của các thí sinh sau mỗi kỳ thi.

Nhóm ứng dụng mô hình Multi-Scale Cascade Fully Convolutional Network for Face Detection.

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 sinh viên trên 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”.

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.

Bài toán nhận diện khuôn mặt, nhận diện điểm mốc trên khuôn mặt (Face Detection, Facial Landmark Estimation).

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%.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu này 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.

Kết quả thử nghiệm của bài toán phát hiện gian lận thi cử.

Trưởng nhóm Hoàng Tùng Lâm chia sẻ: “Việc thực hiện nghiên cứu đề tài còn góp phần thúc đẩy tinh thần nghiên cứu khoa học 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”.

TS. Vũ Việt Thắng – khoa CNTT nhận định: “Hiện nay, nhiều đề tài nghiên cứu khoa học của sinh viên có tính ứng dụng thực tế chưa cao. Do đó, việc nâng cao tính ứng dụng thực tiễn của các nghiên cứu khoa học trong sinh viên tại khoa Công nghệ Thông tin nói riêng và Đại học Công nghiệp Hà Nội nói chung là cần thiết, nhất là trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ như hiện nay”.

PV

Danh mục sản phẩm

Hỗ trợ trực tuyến toàn quốc

TP.HCM

0975 580 386

HÀ NỘI

0902 227 515

ĐÀ NẴNG

0905 630 608

Video

Đề xuất bộ tiêu chí đánh giá an toàn...

Đề xuất bộ tiêu chí đánh giá an toàn phòng chống dịch Covid-19 trong trường học Ông Nguyễn ...

Một vài ý kiến đóng góp cho chương trình...

Một vài ý kiến đóng góp cho chương trình chuyển đổi số TP. HCM Năm 2020 là năm ...

Trường học có 36 học sinh đỗ đại học...

Trường học có 36 học sinh đỗ đại học từ 30 điểm trở lên Hơn 95% học sinh con em đồng bào dân ...

Cởi bỏ gánh nặng viết và in giáo án...

Cởi bỏ gánh nặng viết và in giáo án cho giáo viên Dịch COVID-19 diễn biến phức tạp, ...

0975 580 386