基于图像处理和深度学习的答题卡评分算法

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。

一种基于Hough变换答题卡的识别方法

随着科技的发展,答题卡识别技术分为三种,检测纸张透光率、检测红外反射率、全图扫描后检测图像灰度。早期的答题卡识别采用的是透射式识别答题卡,利用透射感光强弱来判定答题卡上的填涂选项。这种识别方式准确性较低,现在已经基本淘汰。十年前的主流技术是使用红外反射式扫描识别答题卡,利用碳元素对红外线的吸收原理。

基于OpenCV的答题卡识别判题系统研究

答题卡识别系统通过答题卡模板设计、答题卡图像采集、图像预处理、识别算法、批阅和评分等环节,实现了对答题卡进行高效、准确的识别和判题。通过测试验证,该系统具有高精度、高效性和实时性,具有较好的适应性和可扩展性,可以随着需求的增加灵活扩展和升级。相较于传统光学扫描判题系统,该答题卡识别判题系统不需要专业的光学扫描设备,仅需要普通的USB摄像头或者手机摄像头即可实现答题卡识别和判题。该系统具有更为灵活和便捷的优势。

答题卡

阅读了本期的《天天爱科学》,你会发现在杂志中有一个栏目叫《小玩家》,请你帮助小车顺利走出停车场。最后,将你的答案分享出来,连同答题卡上传到电子邮箱LOVESCIENCE2024@126.com。你将有机会获得精美小礼品一份哟!快和爸爸妈妈一起找一找吧!

基于SVG的可定制答题卡生成系统设计与实现

针对当前答题卡样式、内容不可定制的问题,文章提出了一种基于SVG的可定制答题卡生成系统设计、实现方法。首先分析了SVG的技术原理及SVG图像的优势,然后对系统功能模块进行了设计,并以单项选择题、填空题为例,详细描述了答题卡客观题、主观题的生成流程.最后基于HTML5、Bootstrap、JavaScript等技术实现了答题卡生成系统.本文所提出的答题卡生成系统设计方法,可有效提高答题卡对不同应用场景的适应性,对构建通用阅卷系统具有积极意义。

基于机器视觉的答题卡自动评分系统设计与实现

为了降低光标阅读机使用成本与实现答题卡自动化识别,设计并实现了一种基于机器视觉的答题卡自动识别系统。首先对答题卡图像进行滤波、灰度变换、二值化等预处理操作;然后采用Hough变换实现双直线检测,基于该直线对答题卡进行矫正及区域分割;最后通过填涂区域的几何属性及像素点值实现选项识别判断。测试结果表明,系统界面友好、灵活、使用方便、成本低廉,答题卡识别准确率、效率高,具有一定的应用价值。

答题卡检测系统设计与实现

文章介绍了一个基于MATLAB的答题卡检测系统,旨在解决答题卡检测中存在的人工误差和时间成本等问题。该系统采用计算机视觉和图像处理技术,通过对答题卡图像进行自动识别和分析,实现对答案区域的定位和得分计算。具体而言,系统采用基于轮廓和几何形状特征的答案区域识别方法,使用MATLAB的图像处理工具箱对答题卡图像进行预处理和分割,然后利用模板匹配和形态学变换等技术对答案区域进行识别和得分计算。通过实验验证,本系统在多种答题卡格式和设计下,均能实现较高的识别准确率和得分计算精度,同时具有良好的兼容性和安全性。因此,该系统可以满足不同考试的需求,并为自动化考试和教育评估等领域提供一种可靠的解决方案。

谈答题卡提升高中英语教学能力的重要性分析

高考是学生人生的一个重要跳板,为了减少学生的失分情况,教师必须要关注学生学习与考试中每一个得分失分的重要节点。答题卡就是学生在考试中的重要组成部分。在教学设计中,教师在大考后合理运用答题卡,可以起到事半功倍的教学效果:激发学生兴趣、培养学生良好的答题习惯和批判性思维能力、榜之教师发现学生的困难之处、巩固知识点。因此,教师应该充分利用答题卡,将其应用于高中英语教学中,以提升教学质量和学生的学习效果。

基于灰度图像的答题卡识别技术

针对目前电脑阅卷技术中存在的一些问题,提出了一种基于灰度图像识别技术的答题卡判别方法。首先对答题卡图像进行高斯滤波,依据模板定位填涂区域,然后针对正常填涂、未填涂和涂改等情况做出正确的判断,最后,将答案以及考生信息读入数据库。此系统为不同答题卡定义相应的模板,可应用于各类答题卡的阅卷工作。实验结果表明了此方法的有效性。

一种答题卡的自动阅读方法

答题卡阅读的传统方法,是使用光标阅读机。通常光标阅读机只能专卡专用,通用性差。针对这一问题,设计一种利用数字图像处理的方法自动生成答题卡模板,利用这种方法可以在计算机上实现能够阅读多种答题卡的程序,实验证明,该方法的识别准确率达到100%。

提高自学考试答题卡识别准确率的探讨及实践

自学考试的客观题机器阅卷因容易受到内外各方面因素的影响而会产生一定概率的误判。为了更好地维护自学考试作为国家考试的公平和公正性,需要分析可能存在的误判原因。本文描述了如何使用数字图像识别技术来提高答题卡的识别准确率,最大程度地降低识别误判率,以提高客观题的阅卷质量。

基于视觉的答题卡自动判分系统设计

针对目前市场上光标读卡机在功能和价格上的局限性,提出了基于数字图像处理的答题卡识别新方法。首先将答题卡进行图像预处理和图形校正,利用YCb Cr颜色空间算法分割出考生信息区和答题区;然后利用字符匹配和纵向同步头定位出考生信息区和答题区的精确坐标;最后利用自适应阈值算法把答题卡二值化,计算二值图像中每个填涂点的面积并与设定的阈值比较,若大于阈值,则视为已填涂。实验证明:该方法具有识别速度快、准确率较高的特点,并且对于答题卡扫描时的倾斜不敏感,对填涂大小、填涂深浅不一致和卷面轻微污损等情况均有比较好的识别效果。

基于OpenCV的答题卡生成及批阅分析系统

为降低阅卷的人力成本,提高考试情况分析的准确率和效率,对答题卡模板生成以及答题卡识别的算法进行研究和设计。实现动态设置答题卡信息,用word文档形式生成答题卡模板,以图片形式读入实物答题卡,通过图像识别获取答题卡填涂内容,将识别结果与设定的答案信息进行比对,得出考试结果。系统运用OpenCV计算机视觉库对答题卡图片进行灰度化、降噪、模板匹配、透视变换、二值化等一系列图像处理,最终实现答题卡模板生成以及答题卡识别。

基于图像字符识别的答题卡客观题识别方法

运用Qt编程环境和OpenCV图像视觉库,来研究使用识别图像字符的方式来识别答题卡客观题是一个复杂的过程。做好字符模板后将字符模板与答题卡客观题图像灰度化与二值化,然后对答题卡图像中的数字和字母进行识别。识别出数字和字母以后对每个符的位置进行记录,通过比较填涂前的图像和填涂后的图像所识别出的字符与位置,得到答题卡客观题上填涂的答案。

基于局部自适应阈值分割和Hough变换的答题卡识别算法

客观题考试阅卷是一项烦琐重复的工作,现有的自动化阅卷设备成本较高,为降低教师的工作强度,节约成本,针对以上问题提出一种基于局部自适应阈值分割和Hough变换的答题卡识别方法。运用数字图像处理的手段,先对答题卡图像进行平滑滤波、图像灰度化、图像二值化等预处理,再依据Hough变换进行倾斜校正得到待检测识别图像,最后根据区域的分割定位进行识别判断。实验结果表明,该算法对于答题卡的识别准确率高、使用方便,具有一定的应用价值。

浅谈CET-4新题型答题卡设计的不足及改进策略

四级考试改革新题型(CET-4新题型)能够比较准确地测试考生英语综合应用能力,尤其是英语听说能力,而且对大学英语教学改革产生了良好的反拨效应。但是作为如此大规模的全国性考试在试卷答题卡的设计方面却存在一些不足,不利于公平、公正地阅卷,而且答题卡二的设计容易误导考生正确答题。本文略谈新题型答题卡方面存在的问题并提出改进意见。

手写答题卡识别系统的研究与实现

研究了一种手写答题卡识别系统软件和硬件的建立过程,设计了包括答题卡的生成、图像获取、答案识别、智能判卷等功能模块的详细实现流程.该系统用手写答案方式替代以前的涂卡方式,让考生在指定位置写上答案,用摄像头对答题卡进行拍照识别,通过智能系统进行判分.整个系统已完成实际开发,通过可行性测试验证,达到了预期的设计目标.

盲生专用答题卡自动阅卷系统的研究与开发

描述一种盲生专用答题卡自动阅卷系统,由盲人机读卡填写模板袋、机读卡、光标阅读机、数据传输线和装有阅卷分析模块的计算机所组成,其中:机读卡粘附在盲人机读卡填写模板袋上;盲文阅卷模块控制光标阅读机采集机读卡上的数据信息,并通过数据传输线把采集到的试卷信息传输给计算机,计算机通过装载的盲文阅卷模块进行答题卡标记的识别以及成绩的输出。

击中/击不中变换在标准答题卡分割中的应用

击中/击不中变换是物体识别的一种方法,它对特定形状的物体识别具有很高的准确率,但是一般的击中/击不中变换算法速度比较慢。讨论了击中/击不中变换在标准答题卡分割系统中的应用及其算法实现。根据标准答题卡同步位和结构元素的几何特点,对算法进行了改进,将分割速度提高到原来的十倍。