Système intelligent de surveillance pour détecte les tricheries dans l'examen on line
| dc.contributor.author | Mohamed Sayeb, Khelif | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-01T10:32:25Z | |
| dc.date.available | 2021-12-01T10:32:25Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | La pandémie de COVID-19 a causé au monde entier une grave chute en termes d'économie, même les activités quotidiennes sont restreintes en raison d'applications telles que le verrouillage. Qui a fait des restrictions sur le processus d'examen. Dans ce papier, nous visons à créer un système de détection de triche en ligne entièrement automatisé capable de détecter si un étudiant tente de tricher ou non pendant le processus de l'examen. Ce système utilisera des techniques d'apprentissage en profondeur (IA) telles que la reconnaissance faciale, la détection de sons, la détection de fenêtre active. A noter que le processus de reconnaissance faciale utilisera un module basé sur CNN pour sa grande précision et sa stabilité. | en_US |
| dc.description.provenance | Submitted by snv snv (dspace.snv@univ-tebessa.dz) on 2021-12-01T10:32:25Z No. of bitstreams: 1 A Smart System to Detect Cheating in The Online Exam.pdf: 4236900 bytes, checksum: df3f4557c618b6b40a93e3fa6eb41187 (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-12-01T10:32:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 A Smart System to Detect Cheating in The Online Exam.pdf: 4236900 bytes, checksum: df3f4557c618b6b40a93e3fa6eb41187 (MD5) Previous issue date: 2021 | en |
| dc.description.sponsorship | Dr. Merzoug Soltane | en_US |
| dc.identifier.uri | http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/793 | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Universite laarbi tebessi tebessa | en_US |
| dc.subject | La pandémie: COVID-19 : système de détection: CNN | en_US |
| dc.title | Système intelligent de surveillance pour détecte les tricheries dans l'examen on line | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
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