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试卷登分信息自动识别录入方法研究与实现任务书

 2020-02-20 09:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

目前,试卷登分工作大多通过教师手工处理的方式实现。

这种方式耗时耗力,效率较低,严重的影响了教师的工作效率。

为此,本课题拟研究试卷登分信息自动识别和录入方法,并设计和实现基于该方法的分数管理系统。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1) 要求系统界面友好,输入/输出设计合理并具有较好的容错性,易于操作。


(2) 该系统要保证在不同环境下,对试卷图片进行有效的识别,完成试卷识别系统软件。


(3) 查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);
(4) 认真填写周记,完成800字开题报告;
(5) 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
(6) 完成系统的编码与调试;
(7) 完成10000字以上的毕业论文;
(8) 进行论文答辩。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1) 2018/1/14—2018/3/5:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2) 2018/3/6—2018/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3) 2018/5/1—2018/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4) 2018/5/26—2018/6/6:准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] 一种基于BP神经网络的属性重要性计算方法[J]. 潘庆先,董红斌,韩启龙,王莹洁,丁蕊. 中国科学技术大学学报. 2017
[2] 卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航. 计算机应用. 2016(09)
[3] Color–texture segmentation using unsupervised graph cuts[J] . Jong-Sung Kim,Ki-Sang Hong. Pattern Recognition . 2008 (5)
[4] Texture Features for Browsing and Retrieval of Image Data. B. S. Manjunath,W. Y. Ma. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1996
[5] The MNIST database of handwritten digit images for machine learning research. Deng,Li. IEEE Signal Processing Magazine . 2012

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