ACE: Automated Exam Control and E-Proctoring System Using Deep Face Recognition
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of technology, online exams have become the norm in various government exams such as JEE, NEET, and CET. However., the verification of students during these exams still remains a manual process, leading to potential cases of impersonation and fraud. To address this issue, we propose a system that incorporates automated registration, verification and live proctoring using advanced face recognition and speech technologies. In this paper, we present the integration of existing technologies for an exam management system. The objective of the system is to simplify the registration process, ensure the authenticity of students, and provide live proctoring during exams. Our scope includes designing and implementing the system, evaluating its performance, and suggesting future improvements. The system allows for capturing and storing student details and pictures, cross-verifying pictures during the exam, and live proctoring to monitor the exam environment. Additionally, the system provides an easy-to-use attendance sheet that can be exported to PDF. Our proposed system uses VGG model for face recognition which is a deep learning model that adopts a Convolutional Neural Network (CNN) architecture to acquire knowledge about features from facial images. By extracting features from the images, the model can compare and match them with the existing database pictures, thereby ensuring accurate verification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».