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.identifier.uri	http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/793
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.sponsorship	Dr. Merzoug Soltane	en_US
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