著者らは学習管理システムMoodleに受験者の顔画像を撮影する機能を拡張実装し，替え玉受験を発見する研究を行っている．基盤技術としてニューラルネットモデルの転移学習による顔画像認識を用い，これまでに9万枚の画像から5件の替え玉受験を発見した．既報告ではツール/モデルとしてTensorFlow/Inception v3 を用いたが，本研究ではPyTorch/MobileNet v3 を用い，顔認識精度の大幅な向上を確認した．結果として替え玉受験の目視確認作業を既存の手法から50%削減できる試算を得た．
