UZAKTAN EĞİTİM SINAVLARINDA BAKIŞ ALGILAMASI İLE KOPYA TESPİTİNİN MODELLENMESİ

Abstract

Uzaktan eğitim her ne kadar öğrencilere kendi ev ortamlarında eğitim görme imkânı verse dahi; uzaktan yapılan sınavların güvenliğini sağlamak, uzaktan eğitimin süregelen bir problemidir. Uzaktan eğitim sistemlerinin güvenilebilir yürütülmesi ve maliyetlerinin düşürülmesi için uzaktan eğitim sistemlerinde otomatik sınav takip ve kontrol modellerinin geliştirilmesi, büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, uzaktan eğitim sınavlarında öğrencilerinin bilgisayarlarına bağlı web kameralarını kullanarak, kopya tespit sistemi modeli oluşturma ve böyle bir modelin başarılı sonuçlar verebilmesi için yeni yöntemlerin, algoritmaların ve modellerin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında, kameradan göz tespiti alanında Viola-Jones ve Facial-Landmarks ile yüz bulmaya dayalı, iki yeni metot ve algoritmaları geliştirilmiş ve sistem optimize edilmiştir. Web kameraların kısıtları ve bakış bulma konusundaki sorunları ortaya konulmuş, çözüm için kullanılabilecek yöntemler belirlenmiştir. Göz bebeği konumlarının belirlenmesi amacıyla, göz için özel olarak oluşturulan şablon eşleştirmeye dayalı ve literatürde benzerine rastlanılmayan yeni yöntemler geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında üç ayrı veri tabanında testler yapılmış ve sonuçları irdelenmiştir. Geliştirilen yeni algoritma ve model, teorik ve uygulamalı birbirleri ile kıyaslanmış ve yeni modelin başarım oranının yüksek olduğu saptanmıştır.

Even though distance education gives students the opportunity to study in their own home environment; ensuring the security of distance exams is an ongoing problem of distance education. The development of automatic exam tracking and control models in distance education systems is of utmost importance for the reliable execution of distance education systems and reducing costs. In this study, it is aimed to create a cheat detection system model and to develop new methods, algorithms and models in order to provide successful results by using webcams connected to students' computers in distance education exams. In this thesis, two new methods and algorithms based on Viola-Jones and Facial-Landmarks in the field of eye detection from camera were developed and the system was optimized. The limitations of web cameras and their problems in finding views have been revealed and methods that can be used for solution have been determined. In order to determine the pupil positions, new methods based on template matching created specifically for the eye and unprecedented in the literature have been developed. Within the scope of the study, tests were made in three different databases and the results were examined. The new algorithm and model developed were compared with each other theoretically and practically and it was determined that the performance rate of the new model was high.