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答题卡的自动识别文献综述

 2020-05-22 09:05  

一、背景 考试是教育测量的重要手段,为使考试成果正确反映教学情况,客观公正的测量手段是重要的先决条件; 在考试仍然是选拔人才重要手段的今天,对考试结果的评判是否客观、公正将影响到人才选拔的质量,甚至关系到每一位参与选拔人员的前途与命运。

基于上述原因,评卷的公正性不但非常重要,而且是事关各类考试的有效性,甚至是成败的问题。

传统的手工阅卷消耗巨大的人力和物力,阅卷效率低,且不能保证阅卷质量,同时纸质试卷的保存和运输工作也非常繁杂。

因此,随着计算机网络技术和数字图像处理技术的快速发展,一套基于计算机和图像处理技术的计算机自动阅卷方法逐渐形成。

计算机自动阅卷将答题卡通过图像采集设备生成数字图像输入计算机,利用图像处理和识别技术来提取答题卡的信息,进而将考生的答题信息与标准答案相比较并给出成绩。

显而易见,这种方式维具有维护开销小、修改简便、通用性强、易于推广等优点。

二、 研究现状 自动阅卷系统涉及图像处理、模式识别和人机交互三大领域的相关知识,是国内外教育研究的热点之一,计算机自动阅卷系统是由国外最先采用的。

1966年美国杜克大学的Ellis Page等人开发了第一个自动评分的PEG,此后出现了LSA系统。

系统将每一篇文章看成一个空间向量,行表示文章的特征,列表示文章的向量,每一个文本都产生一个矩阵,再用余弦的方法计算文本向量与将要批阅的文章的文本向量的相似度,最后会给出评价。

ETS系统,也是现在普遍的网上考试的阅卷系统。

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