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dc.contributor.authorMohamed Sayeb, Khelif-
dc.date.accessioned2021-12-01T10:32:25Z-
dc.date.available2021-12-01T10:32:25Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/793-
dc.description.abstractLa 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.sponsorshipDr. Merzoug Soltaneen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectLa pandémie: COVID-19 : système de détection: CNNen_US
dc.titleSystème intelligent de surveillance pour détecte les tricheries dans l'examen on lineen_US
dc.typeThesisen_US
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