Please use this identifier to cite or link to this item:
                
    
    https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/122812| Title: | XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN HÀNH VI GIAN LẬN TRONG THI CỬ | 
| Other Titles: | DEVELOPING AN APPLICATION FOR DETECTING CHEATING BEHAVIOR IN EXAMS | 
| Authors: | Phạm, Nguyên Hoàng Nguyễn, Xuân Vinh  | 
| Keywords: | KHOA HỌC MÁY TÍNH | 
| Issue Date: | 2025 | 
| Publisher: | Trường Đại Học Cần Thơ | 
| Abstract: | Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giám sát và kiểm tra ngày càng phổ biến. Trong môi trường giáo dục, đặc biệt là các kỳ thi, phát hiện gian lận là nhiệm vụ quan trọng nhằm đảm bảo tính công bằng và minh bạch. Tuy nhiên, các phương pháp giám sát truyền thống dựa vào quan sát trực tiếp thường tốn nhân lực, dễ sai sót và kém hiệu quả với quy mô lớn. Vì vậy, đề tài “Xây dựng ứng dụng phát hiện hành vi gian lận trong thi cử” được lựa chọn để thực hiện nhằm phát triển hệ thống hỗ trợ giám sát bằng thị giác máy tính. Trong quá trình thực hiện, đề tài sử dụng Mediapipe để nhận diện và phân tích hành vi từ video, kết hợp thu thập – xử lý dữ liệu mô phỏng các tình huống gian lận khác nhau. Hệ thống được xây dựng bằng Python, với Visual Studio Code và Qt Designer cho giao diện, cùng các thư viện PyQt6, OpenCV, Mediapipe và TensorFlow. Quy trình gồm: thu thập và gán nhãn dữ liệu, trích xuất đặc trưng, huấn luyện và đánh giá mô hình. Kết quả của đề tài đã xây dựng thành công một ứng dụng có thể phát hiện các hành vi gian lận trong phòng thi, giao diện thân thiện và khả năng hoạt động ổn định trong nhiều điều kiện khác nhau. Từ khóa: Computer Vision, Học máy, Mediapipe, Nhận diện gian lận. | 
| Description: | 49 Tr | 
| URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/122812 | 
| Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông | 
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| _file_ Restricted Access  | 2.32 MB | Adobe PDF | ||
| Your IP: 216.73.216.181 | 
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.