基于3D卷積神經網絡的考生異常行為識別研究

李新龍 匡夢林 包海曼

摘要：本論文將卷積神經網絡應用到的考生異常行為檢測的智能視頻監控系統中去。當輸入多維圖像時，算法更為顯著，只用直接進行圖像輸入，還能夠使考生異常行為識別的準確性得到提升。

關鍵詞：3DCNN；行為識別；智能監考

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1672-9129（2019）04-0029-02

Abstract：In this thesis， the convolutional neural network is applied to the intelligent video surveillance system for the abnormal behavior detection of candidates. When multi-dimensional images are input， the algorithm is more significant， and only the image input is directly performed， and the accuracy of the candidate's abnormal behavior recognition can be improved.

Keywords：3DCNN；Behavior recognition；Intelligent invigilation

引言

在眾多神經網絡當中，卷積神經網絡是學者們最多去愿意研究的。現如今由于標記數據和GPU的快速發展使得那些關于卷積神經網絡的研究取得了不起的結果。

1 考生異常行為數據庫的建立

根據考場的規則，作弊包括身體向左傾斜、向右傾斜或向后傾斜超出規定區域，向前或向后探頭、左右手臂向兩邊伸出超出規定區域，桌面上存在異常物品，轉移小紙條或答題卡的行為，包括舉手、倒地、未經許可離開座位、與考場內任何人員發生肢體沖突等其他行為。這些都是考場中的異常行為，需要準確定。

2 基于3DCNN的考生異常行為檢測

本算法通過采用3D卷積神經網絡技術解決人體行為的識別問題。

（1）輸入視頻：

（2）將輸入的視頻進行預處理：

A.從圖像信息中篩選人體行為特征明顯的圖像，保存篩選后的圖像；

B.將保存的圖像統一大小為120×160像素；

C.將圖像信息分類標記，將已統一大小的圖像均分為5份，1-4份作為訓練樣本集，第5份作為測試樣本集，得到已標記的圖像；

（3）構建出3D卷積神經網絡：

A.將已標記的圖像，分別提取灰度、x和y方向的光流、x和y方向的梯度共計五個通道信息，得到圖像提取后的灰度值：

B.計算已標記圖像的梯度在x和y方向；

C.計算圖像提取后的灰度值的變化率；

D.計算已標記圖像的光流在x和y方向；

E.對五個通道信息中的每個通道分離進行卷積核下采樣操作，得到每一層卷積層和下采樣層的特征圖maps的大小：

（4）將特征向量提取出來：

A.在第二層采樣層中得到的64張特征圖maps，將每一張特征圖map，大小為12×17像素，將其拉伸成一個向量，得到向量的維數為13056維的神經元；

B.降維通過普通神經網絡進行，我們假設第一層全連接層的神經元個數為6528，則第二層全連接層的神經元個數為1000，得到的第二層神經元為圖像的特征值；

（5）進行分類訓練

（6）測試結果輸出

3 實驗驗證及結果分析

我們應用改進后的3D CNN的混淆矩陣，通過實驗得出，改進后的3D CNN中“手臂伸出”和“站立前傾”這兩個行為的正確率最高，達到100%，然后是“桌面異物”和“身體前傾”，“桌面異物”達到了98%，被分錯的樣本也被分到了“手臂伸出”，“舉手示意”這個行為正確率最低，但是也達到了92%，被分錯的樣本全部被當成了“手臂伸出”，從總體上看，這個網絡的正確率是比較高的。

4 結束語

本文研究的是一種基于卷積神經網絡的考生異常行為識別算法，可以使用在考場考試中的考生異常行為檢測，經過測試和初步驗證，準確率達到了比較可靠的程度。

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