图像对比提升PS主观题自动评分：一种基于欧氏距离的阅卷算法

本文研究主要关注的是如何解决在Photoshop（PS）主观题考试中实现自动评阅的问题。传统上，PS的阅卷系统主要针对客观题，而对于主观题，如图像处理作业或创意任务，仍依赖于人工评分，这在效率和一致性上存在局限。作者提出了一种基于图像对比的新型评阅方法，该方法利用图片特征的直方图分析来计算图片间的相似度。 首先，作者定义了三幅图片之间的横向相似度和纵向相似度，这是对考生答案图、原图和标准答案图之间颜色、边缘和纹理特性的量化比较。通过一种创新的欧氏距离归一化算法，他们将这种相似度转化为一个可量化的距离，以便进行客观评估。这种方法能够考虑到原图与标准答案图之间的差异，以及考生在此基础上的改进程度，从而避免了单纯比较两幅图相似度可能导致的主观性问题。 其次，论文指出，虽然卷积神经网络在图像对比分类中有出色表现，但在PS考试的应用中，由于考题的主观性和样本不足，直接使用深度学习可能不切实际。因此，作者选择了一种更为实用的特征提取方法，它既能捕捉图像细节，又能适应有限的训练数据。 最后，实验结果显示，基于图像对比的评阅方法给出了合理的考分，具有较高的公正性。它允许根据考试重点调整不同特征相似度的权重，使得评分更具针对性。这种技术对于提高PS技能考核的效率和准确性具有重要意义，为未来的自动评阅系统开发提供了新的思路和方法。 这篇论文深入探讨了如何利用图像特征对比来解决PS主观题的自动评阅问题，通过引入量化相似度和欧氏距离归一化，构建了一个既考虑考生实际操作效果又兼顾考试公平性的评阅框架。这对于提升教育评估的科学性和教学管理的效率具有积极的影响。