试卷手写分值识别方法研究  

作　　者：周铁军[1,2] 王外忠 蔡玉婷 苏文洋 杨鑫 杜孟杰 ZHOU Tiejun;WANG Waizhong;CAI Yuting;SU Wenyang;YANG Xin;DU Mengjie

机构地区：[1]湖南农业大学东方科技学院,湖南长沙410128 [2]湖南农业大学信息与智能科技学院,湖南长沙410128

出　　处：《信息技术与信息化》2021年第9期23-25,共3页Information Technology and Informatization

基　　金：国家级大学生创新创业训练计划项目(S202012653005)。

摘　　要：利用人工智能技术进行手写数字识别可以化解教师人工录入分数的繁琐工作,实现试卷自动合分,减少统分错误。通过问卷收集不同人的手写数字,建立了0~69手写数字TFRecord标准数据集,利用深度学习卷积神经网络方法,设计出一种试卷手写红色分值识别的Python程序。针对一张试卷记分栏目的图像,实现了准确定位该图像中试卷登分栏目、切割每大题分数为32×32小图片,以及利用卷积神经网络训练结果对每大题小图片进行试卷分值识别并合分。

关 键 词：手写数字识别 试卷分数 TFRecord 卷积神经网络 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]