公开(公告)号：CN110163256B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN201910327743.2

申请日：2019-04-23

Applicant: 南京邮电大学 ,  南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 冯峰 ,  李华康 ,  符旭宇 ,  闫浪迪 ,  孔令军 ,  孙国梓

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V30/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明揭示了一种基于联合概率矩阵的试卷图像自动核分方法，包括如下步骤：S1、利用训练手写数据集训练得到分数识别模型；S2、使用直线检测算法对待检测的试卷分数所在的矩形区域进行切割；S3、将S2中的结果作为所述分数识别模型的输入，识别并输出可能性最高的N个值；S4、构建联合概率矩阵并创建分数搜索树，计算置信值；S5、对计算结果进行判断、并将计算结果与预设阈值进行比较，最终输出分数计算结果。本发明通过OCR的技术结合TensFlow及CNN卷积网络的方法，利用联合概率矩阵计算识别置信度，实现了对于试卷总分的自动核对统计。本发明不仅有效地提高了核分操作的效率，同时也充分地保证了核分结果的准确性。

公开(公告)号：CN110163256A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910327743.2

申请日：2019-04-23

Applicant: 南京邮电大学 ,  南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司

Inventor： 冯峰 ,  李华康 ,  符旭宇 ,  闫浪迪 ,  孔令军 ,  孙国梓

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明揭示了一种基于联合概率矩阵的试卷图像自动核分方法，包括如下步骤：S1、利用训练手写数据集训练得到分数识别模型；S2、使用直线检测算法对待检测的试卷分数所在的矩形区域进行切割；S3、将S2中的结果作为所述分数识别模型的输入，识别并输出可能性最高的N个值；S4、构建联合概率矩阵并创建分数搜索树，计算置信值；S5、对计算结果进行判断、并将计算结果与预设阈值进行比较，最终输出分数计算结果。本发明通过OCR的技术结合TensFlow及CNN卷积网络的方法，利用联合概率矩阵计算识别置信度，实现了对于试卷总分的自动核对统计。本发明不仅有效地提高了核分操作的效率，同时也充分地保证了核分结果的准确性。