【摘 要】
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目前,考试作为阶段性学习成果的一种检验方法,是学校教学过程中必不可少的一个环节,然而客观题的批阅工作单调且重复,浪费了教师大量的时间与精力,还不利于对考试结果进行统计和分析。本论文拟研发出一种基于机器学习的答题卡客观题识别系统,能兼容多种类型的答题卡,具有使用方便、实用性广等优点,易于在各类学校中推广,减轻教师阅卷负担、提高教学质量、推动考试教学的信息化进程。本论文研究的主要贡献包括以下几个方面:
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目前,考试作为阶段性学习成果的一种检验方法,是学校教学过程中必不可少的一个环节,然而客观题的批阅工作单调且重复,浪费了教师大量的时间与精力,还不利于对考试结果进行统计和分析。本论文拟研发出一种基于机器学习的答题卡客观题识别系统,能兼容多种类型的答题卡,具有使用方便、实用性广等优点,易于在各类学校中推广,减轻教师阅卷负担、提高教学质量、推动考试教学的信息化进程。本论文研究的主要贡献包括以下几个方面:首先,针对目前广泛存在的无定位点与同步头的答题卡,我们设计了一套不依赖于定位点与同步头的填涂点定位算法,该算法主要基于卷积神经网络,通过卷积神经网络找出答题卡上数字题号的位置,再根据题号与填涂点的相对位置关系,精确定位出填涂点的位置。其次,为了兼容考生各种不规范的填涂,我们设计了一套基于填涂点综合特征的填涂信息识别算法,综合利用了整体填涂一致性、填涂面积和填涂灰度等信息,使用改进的K-means算法来识别填涂信息。最后,我们设计并实现了一套基于机器学习的答题卡客观题识别系统。该系统能便捷地批量识别答题卡,还能方便地对考生和班级的考试成绩进行管理查询。在十万张真实的答题卡图像测试数据集上,本系统阅卷的准确度达到了 99%以上,表明了我们算法和系统的有效性。
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