应用于线上面试的作弊检测方法及系统

本申请公开了应用于线上面试的作弊检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，解决了现有技术往往全程采用面试人员中的多种行为特征进行监测，在存在非作弊行为时的多数据分析会造成计算资源的浪费，使得作弊检测方法的效率较低的技术问题；通过根据注视数据生成注视异常系数；当存在注视异常系数大于异常阈值时，根据监测视频生成多模态特征；根据面试阶段标签生成多模态决策权重；通过多模态决策权重和多模态特征进行融合得到多模态决策数据；将多模态决策数据输入至作弊判别模型得到监测结果，对作弊监测进行倾向评估，在存在作弊倾向时进行多模态动态融合从而精准判别作弊情况，提高了作弊监测的效率以及作弊监测的准确度。