基于图像识别的阅卷平台设计

• 作者: 俞传涛 刘磊 周天愿 唐昊 文豪 葛锁良
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 手写数字识别 卷积神经网络 阅卷平台
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1328.2020.03.045

摘要

为降低考试阅卷对专用识别设备与答题卡的要求、消除阅卷中的计分误差,依据传统阅卷环节设计了一种基于图像识别的阅卷平台.计分区域图像经图像预处理、倾斜校正、图像分割、卷积神经网络识别后获得试卷总分.与单一的卷积神经网络相比,该方法有效提高了手写数字的识别率及鲁棒性.在实际阅卷测试中,相比于传统阅卷,该平台优化了阅卷环节,降低了阅卷中的人为失误,减少了对人力、物力资源的浪费.最后,通过服务器搭建端对端的信息传递平台,完成了阅卷平台小型化、智能化的设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛锁良	合肥工业大学电气与自动化工程学院	57	337	11.0	15.0
2	唐昊	合肥工业大学电气与自动化工程学院	45	207	8.0	10.0
3	刘磊	合肥工业大学电气与自动化工程学院	35	165	7.0	9.0
4	周天愿	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0
5	俞传涛	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0
6	文豪	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0