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摘要
<正>随着计算机视觉技术的不断发展，智慧监控也逐渐开始进入各个行业。从城市街道到工厂车间，人们不用专门花费大量的时间与精力守在屏幕面前，也能对监控下的场景进行精准的把握和秩序的维护。但在今天大多数的考场中，依然采用传统监控和人工巡考的方式来维护考场的秩序。基于现状，国内不少学者开展对考场行为研究。李春梅等将YOLOv3算法用于考场内检测考生面部姿态以及书本等违禁物品，通过考生面部姿态以及检测可疑物品来对考生是否有可以行为进行判定。这种方法虽然能够检测到违禁物品与面部姿态，但检测的准确率较低且缺少对考生具体手部动作的判定。
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