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[1] 

机构地区：[1]铜陵职业技术学院,安徽铜陵244061

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第20期29-32,共4页Computer Knowledge and Technology

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)。

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。

关 键 词：答题卡识别 图像处理 深度学习 OCR识别 文本相似度计算 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]