自动化扫描阅卷系统的研究与实现

论文摘要

自动阅卷是以计算机技术为依托,由机器自动完成对学生答卷评阅的全新阅卷模式。本文开发了基于数字图像处理技术的自动化扫描阅卷系统,实现了试卷制作、试卷图像信息识别以及识别结果存储校正与展示等功能。在前期准备中,利用VBA技术实现了基于Word的自动试卷制作;在系统主体功能部分试卷图像信息识别中,引入标记位的概念并设计了一种改进的模板匹配算法解决了试卷图像的倾斜校正问题,采用基于统计的特征解决了手写分数识别问题,给出了一种直方图投影分组算法用于试卷填涂信息和题目评分的识别;在后期处理中,系统开发了试卷自动评阅结果的存储、校正与显示等功能。目前系统已投入实际考试阅卷使用,几次阅卷实施的结果表明,系统在识别准确率、稳定性和可靠性上都取得了较好的效果。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的成果
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 系统设计
• 2.1 系统应用需求
• 2.2 业务流程
• 2.3 系统流程
• 2.4 系统功能模块设计
• 2.5 数据库设计
• 2.6 本章小结
• 第三章 试卷制备
• 3.1 试卷定义和答案与评分标准设置
• 3.1.1 试卷定义
• 3.1.2 答案和评分设置
• 3.2 试卷制作
• 3.2.1 试卷制作的功能
• 3.2.2 试卷制作的要求
• 3.2.3 试卷制作的实现
• 3.3 本章小结
• 第四章 试卷图像信息识别
• 4.1 试卷图像信息识别应用
• 4.1.1 标准试卷图像信息识别流程
• 4.1.2 考生试卷图像信息识别流程
• 4.2 标记位识别
• 4.2.1 模板匹配算法
• 4.2.2 标记位识别算法流程
• 4.3 倾斜校正
• 4.3.1 插值算法
• 4.3.2 倾斜校正算法流程
• 4.4 试卷图像信息识别算法
• 4.4.1 直方图投影分组算法
• 4.4.2 标准试卷图像信息识别
• 4.4.3 考生试卷图像信息识别
• 4.5 手写分数识别
• 4.5.1 手写数字识别算法
• 4.5.2 考生试卷手写分数识别
• 4.6 函数库的封装
• 4.7 本章小结
• 第五章 识别信息解析存储与结果呈现
• 5.1 识别信息解析存储
• 5.2 结果呈现
• 5.3 结果校正
• 5.4 本章小结
• 第六章 系统实施评估
• 6.1 系统实施数据
• 6.2 系统性能评估
• 6.3 系统效能评估
• 6.4 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表论文和参加科研情况