基于神经网络的OCR技术在自动阅卷系统中的应用研究  

Research on the application of OCR technology based on neural network in automatic marking system

作　　者：王睿[1] 林凯 Wang Rui;Lin Kai(Department of Information and Artificial Intelligence,Anhui Business College,Wuhu 241002,China)

机构地区：[1]安徽商贸职业技术学院信息与人工智能学院,芜湖241002

出　　处：《现代计算机》2024年第6期103-106,共4页Modern Computer

基　　金：安徽省高校优秀人才支持计划重点项目(gxypZD2020056);安徽商贸职业技术学院“三平台两基地”项目(2020ZDX05);安徽商贸职业技术学院“双高计划”项目(2020sgxm05-4)。

摘　　要：为提高学校阅卷的准确率和效率,采用OCR技术扫描试卷,识别考生的作答文字,针对传统OCR技术缺点,使用人工智能中的神经网络技术改进OCR技术,针对OCR的文本检测和文本识别两大步骤,分别使用CTPN模型进行文本检测,使用CNN、Seq2Seq、Attention模型进行文本识别,大大提高识别的准确率和效率,为下一步的自动阅卷提供支持。In order to improve the accuracy and efficiency of school marking,OCR technology is used to scan test papers and identify candidates’response text.In view of the shortcomings of traditional OCR technology,neural network technology in artifi-cial intelligence is used to improve OCR technology and target OCR text detection and text recognition.In two major steps,the CTPN model is used for text detection,and the CNN,Seq2Seq,and Attention models are used for text recognition,which greatly im-proves the accuracy and efficiency of recognition and provides support for the next step of automatic marking.

关 键 词：神经网络 OCR技术 自动阅卷 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]