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。
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