一種圖像識(shí)別手寫(xiě)字符的自動(dòng)閱卷系統(tǒng).pdf

1、在現(xiàn)代教學(xué)過(guò)程中，考試作為一種有效的教學(xué)評(píng)估手段獲得廣大師生的一致認(rèn)可。目前我國(guó)主要使用的是針對(duì)客觀題設(shè)計(jì)的答題卡閱卷系統(tǒng)。該系統(tǒng)對(duì)答題卡的設(shè)計(jì)有嚴(yán)格的要求，填涂時(shí)要求按規(guī)范填寫(xiě)，閱卷時(shí)需要特制的閱卷機(jī)器進(jìn)行閱卷。
　　本論文針對(duì)答題卡閱卷系統(tǒng)的不足，設(shè)計(jì)了一種在考生原試卷基礎(chǔ)上，利用可拍攝設(shè)備獲取試卷圖像并結(jié)合圖像處理的方法進(jìn)行快速批閱客觀題的新型閱卷系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先利用基準(zhǔn)試卷進(jìn)行匹配獲取答案和學(xué)號(hào)位置信息，通過(guò)可拍攝設(shè)備獲取

2、考生試卷圖像并運(yùn)用位置信息定位考生試卷的答案區(qū)域和學(xué)號(hào)區(qū)域。然后運(yùn)用自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)試卷和考生試卷的答案、學(xué)號(hào)區(qū)域進(jìn)行字符識(shí)別。本論文從以下幾個(gè)方面對(duì)自動(dòng)閱卷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行論述:
　　(1)介紹了自動(dòng)閱卷系統(tǒng)的科研背景及國(guó)內(nèi)外的發(fā)展動(dòng)態(tài)，概述了閱卷系統(tǒng)的總體框架、研究方向及難點(diǎn)，并描述了本文中所用算法的應(yīng)用前景。
　　(2)介紹了考生試卷圖像的透視矯正算法，創(chuàng)新地設(shè)計(jì)出邊緣線段檢測(cè)方法來(lái)提取透視變形圖像中

3、的邊緣線段，并結(jié)合透視變換得到參數(shù)矩陣。然后利用投影變換和參數(shù)矩陣創(chuàng)建結(jié)構(gòu)體，再通過(guò)結(jié)構(gòu)體結(jié)合雙線性插值算法矯正圖像。
　　(3)介紹了如何獲取基準(zhǔn)試卷中標(biāo)準(zhǔn)答案及學(xué)號(hào)的位置信息，以及如何利用標(biāo)準(zhǔn)答案及學(xué)號(hào)位置信息獲取考生試卷中相應(yīng)的書(shū)寫(xiě)答案及書(shū)寫(xiě)學(xué)號(hào)區(qū)域。創(chuàng)新地設(shè)計(jì)了基于輪廓差值凹檢測(cè)的字符分割算法對(duì)試卷中的選擇題進(jìn)行字符分割。
　　(4)介紹了分割后的字符圖像的預(yù)處理過(guò)程，以及支持向量機(jī)和遺傳算法的基本原理。提出了利用自

4、適應(yīng)遺傳算法(Adaptive Genetic Algorithm，AGA)優(yōu)化支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)的參數(shù)，進(jìn)而利用優(yōu)化后的支持向量機(jī)對(duì)字符圖像進(jìn)行識(shí)別處理。
　　本文從數(shù)字圖像處理的角度設(shè)計(jì)出一種圖像識(shí)別手寫(xiě)字符的自動(dòng)閱卷系統(tǒng)。由于省去傳統(tǒng)的答題卡，這樣能大大減少資源的浪費(fèi)，同時(shí)也能為考生節(jié)約填涂答題卡的時(shí)間。由于提出采用隨處可得的可拍攝設(shè)備獲取考生試卷圖像，這樣可以無(wú)需專用設(shè)備即可