AI考试监控是一种结合先进技术对考试过程进行实时监控和行为分析的监考方式，主要通过以下技术手段实现：

一、核心技术组成

人脸识别技术

通过摄像头实时采集考生面部图像，与考前上传的身份证照片进行比对，确保考生身份真实性，防止代考。

行为分析技术

- 骨骼动作识别：

利用深度学习算法分析考生肢体动作，检测异常行为（如频繁转头、翻页速度异常等）。

- 语音识别与分析：实时监测考生语音，识别交头接耳、使用电子设备等作弊行为。

多模态数据融合

结合图像、语音及行为数据，通过算法对比分析，提高作弊行为识别率。

二、功能特点

无死角监控

实时覆盖考场360度视野，延伸监考范围至考生所在位置，确保全面监控。

自动化预警机制

一旦检测到疑似作弊行为（如异常动作、语音异常），系统立即触发警报，通知监考人员核查。

数据记录与存档

自动记录考生画面、操作行为及报警信息，形成完整档案，便于后续人工复审。

三、应用场景

传统考场：

通过摄像头和传感器实时监控考生状态。

远程考试：支持居家、计算机房等非传统场景，实现远程监考。

特殊场景：如疫情期间，替代人工监考，保障考试安全。

四、争议与改进

部分考生对AI监考的准确性提出质疑，例如面部识别误差或行为误判。未来需结合人工复审机制，确保公平性。同时，技术需不断优化，以应对复杂场景（如考生佩戴口罩、光线变化等）。

综上，AI考试监控通过技术手段提升监考效率与准确性，但仍需在人工监督下完善，以平衡技术保障与考生权益。