【摘 要】
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近年来,基于数字图像处理的答题卡自动识别系统,因其硬件成本低,易操作,便于普及推广等特点受到关注。若采用手机获取答题卡图像,结合数字图像处理技术,这样便无需专用设备即
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近年来,基于数字图像处理的答题卡自动识别系统,因其硬件成本低,易操作,便于普及推广等特点受到关注。若采用手机获取答题卡图像,结合数字图像处理技术,这样便无需专用设备即可快速识别答题卡,在保证答题卡识别效率和降低成本的同时,还增加了答题卡识别工作的可移动性。本文针对学校平时测验场景,研究了以客观为主的答题卡手机智能识别系统。通过对手机采集的答题卡图像进行处理,识别出考生客观题填涂答案以及手写字符信息,并与标准答案对比,计算相应的成绩并录入学生数据库。主要研究成果如下:(1)针对采集时因光照不均导致的图像阴影问题,利用均值滤波加背景差分的方法处理;针对图像倾斜问题,利用Hough变换对边缘图像进行检测,然后筛选出边缘直线的方法,获得图像倾斜角。该方法降低了Hough检测运算量,提高了处理效率。(2)设计客观题识别准则,实现客观题选项识别;将模板匹配算法与数字结构化特征结合,实现对答题卡手写体字符识别,确保了识别的准确率。(3)实现了答题卡手机智能识别系统软件设计。在不同操作系统(PC、Android和IOS)下的识别速度在2s以内,规范填涂下答题卡识别率为100%,能够满足应用需求。
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