考生行为智能监控系统通过融合人工智能、计算机视觉及大数据技术，结合多维度的监考策略，有效保障考试公平性。以下是其核心机制和技术实现：

一、身份核验与反机制

1. 人脸识别与人证核验

系统采用多模态生物识别技术，通过摄像头实时采集考生面部信息，并与公安数据库或预存照片进行比对，确保考生身份真实性。例如，猿圈考试系统支持人证核验、人脸核身和动态活体检测，有效防止行为。

2. 多因素身份验证

部分系统结合指纹识别、声纹验证等辅助手段，进一步降低身份冒用风险。

二、实时行为分析与异常检测

1. 基于深度学习的动作识别

使用YOLOv8等目标检测算法实时分析考生动作，如低头、手部动作（如使用手机）、环顾四周等可疑行为。训练模型通过标注的6类行为数据集（如“Bend Over The Desk”“Hand Under Table”等），实现高精度检测（.9%）。

2. 动态环境监控

  • 三路音视频监控：主摄像头监测考生正面，副摄像头覆盖左右后方环境，屏幕监控视角防止切屏操作，形成360°无死角监控。
  • 语音与动作捕捉：通过麦克风检测异常声音（如对话），结合AI分析考生动作轨迹，识别如频繁转头、站立等异常行为。

    • 三、防作弊策略与技术实现

    1. 试题与答案随机化

  • 动态组卷：随机抽题、题干和选项乱序，确保每位考生试卷唯一性，防止答案传递。
  • 防切屏与操作限制：锁定考试界面，限制复制粘贴、多窗口切换，超出设定次数强制交卷。

    • 2. 外设与软件监控

    检测虚拟机、远程控制软件、外接显示器等违规工具，并通过新一代智能客户端实时阻断非法应用。

    四、数据安全与审计追溯

    1. 全流程数据加密

    考试数据采用AES-256加密传输，答题记录和监控视频存储于云端，防止篡改和泄露。

    2. 智能分析与报告生成

    系统自动生成监考报告，记录异常行为时间戳、截图及视频片段，支持考后复查与责任追溯。

    五、人机协同与应急机制

    1. AI预警与人工介入

    系统检测到异常行为（如多人同框、离座超时）时触发实时警报，监考人员可通过弹窗提醒、强制交卷或发起视频对话干预。

    2. 多级监考管理

    支持虚拟考场分配，监考人员可在大屏集中监控多名考生状态，并导出违规证据链。

    技术优势与效果

  • 实时性：YOLOv8模型处理单帧图像仅需12.9毫秒，满足实时监控需求。
  • 准确性：作弊行为检测平均精度达94.9%，误报率低于5%。
  • 可扩展性：系统支持从传统考场到远程考试场景的灵活部署，适应不同规模考试需求。

    • 此类系统通过技术手段与监考流程的深度融合，不仅提升了作弊检测效率，还通过数据化、透明化的管理方式，重塑了考试公平性的保障体系。未来，随着联邦学习、边缘计算等技术的引入，系统在隐私保护与实时性方面将实现进一步优化。