一种上机考试的考生考场异常行为分析方法和系统

本发明提出了一种上机考试的考生考场异常行为分析方法和系统，通过提取考生的面部表情、身体姿态信息及键盘敲击频率、鼠标移动轨迹等行为数据，形成综合行为特征集；利用基于长短时记忆网络的时间序列预测算法结合注意力机制，分析时间维度上的行为模式，得到异常行为信息；通过图神经网络算法创建目标考场环境图，分析异常行为信息，识别协同作弊行为；引入Q学习强化学习框架，动态调整检测策略；用极端梯度提升学习算法对异常行为信息、协同作弊识别结果及检测策略进行加权融合，计算综合评分，基于综合评分生成异常行为判定报告；本发明提高了上机考试中异常行为和作弊行为的检测能力和效率，有助于维护考试的公平性和公正性。