[发明专利]一种基于机器学习的试卷答题卡自动处理方法

说明书

本发明公开了一种基于机器学习的试卷答题卡自动处理方法。方法为：首先训练涂写目标检测器；然后确定试卷版式，生成试卷并打印；考试者和评阅者填写对应区域，考试者涂写客观题答题区域和主观题答题区域，评阅者评阅主观题并涂写对应的打分区域；接着将完成的试卷扫描为图像，进行图像处理和分区域切割；使用训练好的涂写目标检测器进行目标判定，然后结合正确答案进行分数计算；最后对试卷进行统计和分析：包括对整批试卷的平均分、各个题目的平均分进行计算；对整批试卷和各个题目的分布情况进行计算；进行趋势分析，并从数据库中调取答题部分提供给教师或个体本人查阅。本发明成本低、精度高、灵活性好，并可对试卷作答情况进行高效的统计和分析。

技术领域

本发明涉及计算机视觉和机器学习技术领域，特别是一种基于机器学习的试卷答题卡自动处理方法。

背景技术

计算机视觉近几年来一直是研究的热点和难点，而目标检测作为高层视觉任务的基础，已成为计算机视觉领域中至关重要的研究问题。计算机视觉即通过机器视觉来模仿人眼的视觉系统，认知心理学和神经生物学的研究发现，人类在识别一个具体的物体是什么之前具有一种很强的感知物体的能力。对一幅复杂的图像来说，人类的视觉系统在一开始的反应时间内只会关注其中的某些部分，并忽略图像中其余不显著的部分。这进一步说明在识别一个具体事物之前，在人类的视觉系统中存在一个简单的视觉注意机制，该机制用来筛选出最有可能含有物体的区域。

传统使用光标阅读机识别答案的答题卡存在许多使用限制，如需要特定识别硬件、答题卡成本高、试卷版式灵活性差以及需要特定铅笔涂写且涂写错误后修改繁琐等。此外，存在教职人员对考试情况的统计和分析效率低，电子阅卷在小型考试中难以实际使用的难题。

发明内容

本发明目的在于提供一种成本低、精度高、灵活性好的基于机器学习的试卷答题卡自动处理方法，并对试卷作答情况进行高效的统计和分析。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于机器学习的试卷答题卡自动处理方法，包括以下步骤：

步骤1、训练涂写目标检测器；

步骤2、确定试卷版式，生成试卷并打印；

步骤3、考试者和评阅者填写对应区域；

步骤4、将步骤3中完成的试卷扫描为图像，然后进行图像处理和分区域切割；

步骤5、使用步骤1训练好的涂写目标检测器进行目标判定，然后结合正确答案进行分数计算；

步骤6、对试卷进行统计和分析。

进一步地，步骤1所述的训练涂写目标检测器，具体如下：

1.1)建立涂写目标检测窗口的正负样本集，并将正负样本集中的正负训练样本缩放到32*24分辨率；

1.2)提取所有正负训练样本的HOG特征；

1.3)将所有正负训练样本的HOG特征输入到线性SVM中进行训练，得到分类器。

进一步地，步骤1.1所述的建立涂写目标检测窗口的正负样本集，并将正负样本集中的正负训练样本缩放到32*24分辨率，具体如下：

1.1.1)训练正样本，即充满答题卡上涂写矩形区域60％以上且没有作明显错误涂写标记的样本；

1.1.2)训练负样本，即未充满答题卡上涂写矩形区域60％以上的样本、有答题者作明显涂写错误标记的样本和空白未涂写答案的样本。

进一步地，步骤2所述的确定试卷版式，生成试卷并打印，具体如下：

2.1)使用原型设计工具，设计答题卡的版式；

2.2)将设计好的答题卡的模块位置信息存储到定位xml文件中；