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基于图像识别的阅卷系统的设计与实现
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更新于2023-05-26
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设计了一种阅卷系统,允许使用者使用任何颜色的圆珠笔、钢笔或铅笔在一般纸张的固定位置上涂写如“√”、“╳”、“○”等手写符号完成答题,由阅卷系统采用图像识别技术对答题卡图像进行预处理、符号识别、统计判分,实现阅卷自动化。实验表明,由于结构方面的相似性,本阅卷系统识别错误集中在符号“√”、“╳”上,而对符号“○”的识别基本无误。
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基于图像识别的阅卷系统的设计与实现基于图像识别的阅卷系统的设计与实现
设计了一种阅卷系统,允许使用者使用任何颜色的圆珠笔、钢笔或铅笔在一般纸张的固定位置上涂写如“√”、
“╳”、“○”等手写符号完成答题,由阅卷系统采用图像识别技术对答题卡图像进行预处理、符号识别、统计判分,
实现阅卷自动化。实验表明,由于结构方面的相似性,本阅卷系统识别错误集中在符号“√”、“╳”上,而对符
号“○”的识别基本无误。
摘摘 要要: 设计了一种
关键词关键词: 图像识别;
高校学生的期末考试是普通高等学校管理的一项重要工作,它是根据国家对高等学校学生德智体全面发展的要求,按照统一
的原则、方法和程序,对学生学习和行为的表现进行阶段和全程的质量考核、记载、评价和处理。目前客观题型较多的英语考
试或计算机基础考试均实现了阅卷自动化,无需教师干预,既能加快试卷反馈的速度,又能保证公平公正。传统的阅卷系统利
用光学标记阅读机的光电变换原理,对填涂在答题卡上的内容进行高速采集,然后进入计算机处理[1]。但是它对答题卡纸张
和印刷质量要求太高,如套印误差和剪切误差必须分别控制在0.1 mm和0.2 mm以内;对使用者涂写要求太高,限制太多,如
需要用专用铅笔涂满长方条,不得涂出长方条外,整张答题卡涂写要深浅一致等;机械传动机构复杂、使用寿命短、维护量
大、设备一致性差[2]。
本文提出一种基于图像识别的阅卷系统,允许使用者使用任何颜色的圆珠笔、钢笔或铅笔在一般纸张的固定位置上涂写
如“√”、“╳”、“○”等手写符号完成答题,由阅卷系统采用图像识别技术自动识别答题卡信息,实现阅卷自动化。本系统与传统的
光学标记阅读机阅卷系统的不同之处在于,本阅卷系统对答题卡纸张和填涂符号均无特殊要求,无需特制答题卡,无特殊涂写
要求[3]。
1 系统实现流程及模块组成系统实现流程及模块组成
(1)设计和定义答题卡,将允许用户填写的手写符号限定在一定的矩形区域内;
(2)通过CCD采像设备采集答题卡图像,经扫描、采样、量化等过程,同时将答题卡图像以JPG格式保存在主机内存和硬盘
里;
(3)对答题卡图像进行预处理,包括粘连字符分割、灰度变换、二值化、图像偏斜纠正、平滑和细化等过程,以将答题卡固
有的纸张问题、书写不规范、答题卡传动机械定位精度所带来的干扰因素排除掉,并为后续的识别工作做好准备[4];
(4)对答题卡信息进行识别。通过图像分析抽取图像,并经过综合特征提取,结合答题卡表格的逻辑结构和几何结构,准确
识别填涂在矩形块位置上的“√”、“╳”、“○”等手写符号得到答题信息。答题卡识别算法的优劣决定了整个系统的性能(如识别的精
度、可靠性等),是整个软件系统中最重要的部分;
(5)对识别的答题信息进行加工、整理、分析和统计,结合软件的设置对答题卡信息进行判分。
综上所述,系统实现流程如图1所示。
为了便于学生和教师查询和分析阅卷结果,本阅卷系统还设置了用户登录模块、学生信息管理模块、课程基本信息管理模
块、试卷分析模块、成绩查询模块、答题卡图像查询模块、报表打印模块和补考管理模块。其中试卷分析模块对试卷的各项数
据进行分析和统计,包括最高分、最低分、平均数、及格率方差、标准差等,完成试卷分析功能;答题卡图像查询模块允许学
生通过姓名查询存储在硬盘中的答题卡图片;补考管理模块统计不及格、缺考或舞弊学生信息,生成补考表;报表打印模块完
成答题卡图片、成绩报告单、试卷分析报告和补考表等的打印功能。系统模块组成如图2所示。
2 系统主要实现技术系统主要实现技术
2.1答题卡设计答题卡设计
答题卡设计成表格的形式,由试卷答题卡基本信息、考生基本信息、答题卡填写说明及题目选项列表组成,考生用“√”、

















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