基于计算机视觉的自动判卷系统开发与应用

2022-01-01程骅

科学咨询 2021年30期

程骅

(黔南民族医学高等专科学校贵州黔南 558013)

一、基于计算机视觉的自动判卷系统开发与应用背景

在当前的自动判断系统中，采用传统的光电管扫描技术，通过机读卡和光标阅读机在相应的格式上填涂相应的空格位置，并通过扫描进行信息收集，但是由于传统机读卡的扫描具有特殊性，在使用过程中不能进行折叠，扫描的填涂位置必须为矩形，且用2B铅笔，整体成本较高，且机读卡使用不便，容易造成信息误区，因此需要借鉴现代发展的计算机视觉技术进行自动判断系统的技术开发和应用，降低设备成本，提高实用性[1]。

计算机的视觉技术发展至今，已被广泛应用到各大技术领域，在产品检测定位匹配等各种工作中通过计算机的视觉技术进行人工取代，一定程度上改进产品的生产效率和质量。因此，可以将计算机的视觉技术主动运用到自动判卷系统中，提高自动判卷准确率和实用性。

二、基于计算机视觉的自动判卷系统开发

（一）关于感知哈希技术的试卷填涂信息识别算法

感知哈希技术的算法是当前流行的计算机图像算法，如百度中的“搜索网络中相似图片”的系统就运用了该技术，该技术已经被广泛运用到图像对比和搜索的领域。该技术主要是通过对图片的格式或字符进行信息化处理，并通过相应的格式信息组合成一串具有明确指向性的字符，通过对比图片的信息化字符进行相似度比较，具有快速的优势，被广泛运用到大数据图像比较中。

传统的机读卡扫描填涂位置和填涂形状会极大地影响到扫描结果，感知哈希技术通过对比扫描试卷图像与答案图像区域的图像是否具有信息相似之处进行判断。在算法计算过程中，扩大了扫描填涂位置的计算范围，降低了普通光标阅读机在填涂时的要求规则，即使进行不规则的填涂标记，也可以识别出相应的填涂状态，能够降低判卷系统对信息扫描和判读的失误率。

（二）基于图像比较近似度结果的判卷算法

基于图像比较近似度结果的判卷算法是感知哈希技术的技术核心，该判卷的算法主要是通过感知哈希技术进行信息识别和选取后，结合相应的图库和答案以及规则进行试卷判定。首先将空白试卷中的答题卡布局以及选项框和题目进行分类归属和信息化处理，然后对答题的规则进行定义，如判断题和选择题，单选题和多选题等，对不同种类答题规则进行字符规定，最后通过对答题卷面的扫描，对比答题选项框的填涂集合与题库填涂字符，依据答题规则的定义，结合答案字符对比和逻辑判断，最后得到判定题目的结果[2][3]。

传统的光标阅读判定系统需要机读卡不能折叠，要用专用笔进行填涂的局限性，基于图像比较近似度结果的判卷算法可以有效地通过计算机的方式进行规则的自定义，灵活判断，减少了判卷系统的规则性和局限性，同时计算过程逻辑处理，对象锁定等各项都是计算机视觉系统中最简单的环节，因此，相对于图像比较近似度结果的判断方法处理速度更快。

三、基于计算机视觉的自动判卷系统的应用

该系统主要建立在三大模块的处理部分上，试卷管理，图像处理，试卷结果处理。试卷管理主要是通过对考试试卷的各部分进行分析，其中包括题库答案以及试卷的题目排版，电子试卷数据存储和纸质数据的印刷，分析电子试卷的题型，分值评判标准，试题排版等，运用到纸质试卷印刷后，进行图像学习之后再输入电子的考试数据进行模板分析。在图像处理方面，该判卷系统通过对试卷的图像信息采取和分析处理，借用扫描仪等机械设备对空白试卷答卷和题库答案的填涂信息进行识别，最后将数据传输到试卷结果处理模块中。试卷结果处理主要是对前端图像处理结果和信息进行判断，对题型分值，难易程度，评分标准，出题试卷进行数据分析、统计，最终分数完成最后的数据统计，生成成绩数据表[4][5]。

利用计算机视觉的自动判断系统是通过计算机视觉和计算机图像处理的技术，对试卷进行客观分析和自动阅卷，并辅助老师进行主观题阅读。该系统采用高速扫描仪进行试卷扫描，视觉系统进行信息获取和分析，信息处理最终数据结果。该系统利用计算机的实用性进行客观判断，准确分析，以及复杂的数据统计，采用机器实现人工复杂工作的简化处理，赋予机器人的视觉信息处理能力并服务于最终数据结果，在教育领域具有巨大的潜在应用价值，能有效提高教育领域中关于复杂数据的解决效率，提高教学质量，减少判卷的失误率，提高判断的准确性和效率，加快教学进程，防止判卷所用的时长过长而影响和阻碍教学进程，更好地服务于学生的进一步学习，服务于教师的工作，配合教师的工作，更好地提高教学质量。