基于图像处理和深度学习的答题卡评分算法

作     者：张志 方少卿 

作者机构：铜陵职业技术学院安徽铜陵244061 

基　　金：2023年度铜陵职业技术学院科学研究项目(自然科学一般项目)“基于机器视觉的答题卡识别及评分系统的设计与实现”(TZY23ZRYB01) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第20期

页      码：29-32页

摘      要：为解决传统答题卡评分方法耗时耗力且易出错的缺陷,该研究提出了一种新算法,可对答题卡拍照后的图像进行自动识别和评分。该算法包括两个部分:一是图像处理部分,对答题卡图像进行预处理和选择题答案提取;二是深度学习部分,对主观题答案进行OCR识别和文本相似度计算。该算法在真实答题卡数据集上进行了实验,证明了其有效性和准确性。该研究为答题卡评分提供了一种新的解决方案,具有较高的实用价值和应用前景。

主 题 词：答题卡识别 图像处理 深度学习 OCR识别 文本相似度计算 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2024.1003

馆 藏 号：203132418...