關(guān)鍵詞：答題卡識別；圖像處理；深度學(xué)習(xí)；OCR識別；文本相似度計(jì)算

0 引言

隨著教育信息化的發(fā)展，答題卡作為一種常見的考試方式，被廣泛應(yīng)用于各種教育場景，如學(xué)校的期中考試、期末考試、高考、托福、雅思等。然而，傳統(tǒng)的答題卡評分方法需要人工掃描和閱卷，耗時(shí)耗力，且容易出錯。因此，如何利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對答題卡的自動識別和評分，是一個亟待解決的問題。

圖像處理是一種利用計(jì)算機(jī)對數(shù)字圖像進(jìn)行分析和處理的技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)對圖像中信息的提取、變換和增強(qiáng)。圖像處理技術(shù)在答題卡識別和評分中的主要作用是對答題卡圖像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、灰度化、二值化等，以便于后續(xù)的圖像識別和分析。

深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以從大量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)特征和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜問題的高效求解。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在答題卡識別和評分中的主要作用是對答題卡中主觀題答案的相似度計(jì)算、成績統(tǒng)計(jì)等。

基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)的答題卡識別和評分算法是一種結(jié)合了圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的答題卡評分方法，它可以實(shí)現(xiàn)對答題卡的自動識別和評分，提高評分的效率和準(zhǔn)確性，減輕教師的工作負(fù)擔(dān)，為教育改革和教學(xué)改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。

近年來，基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)的答題卡識別和評分算法受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，取得了一些研究進(jìn)展。例如，高強(qiáng)[1] 等人提出了一種基于Hough和Canny的機(jī)器視覺方法對答題卡的客觀題進(jìn)行評分的處理方法，實(shí)現(xiàn)了對答題卡的客觀題成績分析。杜聰[2]提出了一種基于圖像處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對答題卡的客觀題自動識別和評分。陳敏[3]提出了一種基于MATLAB的答題卡檢測系統(tǒng)，利用數(shù)字圖像處理的手段，實(shí)現(xiàn)了對答題卡圖像的預(yù)處理、傾斜校正和識別判斷。NV7VSbdvhpLL+wJkr6uJbll/670P+ANIYVxKvlCkdys=

盡管已有一些研究成果，但是基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)的答題卡識別和評分算法仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)，如答題卡圖像的質(zhì)量、光照、尺寸、傾斜等因素的影響，能否對主觀題進(jìn)行識別、主觀題的手寫風(fēng)格、答案的語義理解等因素的影響，以及算法的通用性、魯棒性、可擴(kuò)展性等因素的影響。因此，本文旨在針對這些問題和挑戰(zhàn)，提出一種更優(yōu)化、更智能、更實(shí)用的基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)的答題卡識別和評分算法，為答題卡評分提供一種新的解決方案。本文的主要貢獻(xiàn)如下：

1） 提出了一種圖像處理方法，可以對答題卡圖像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、灰度化、二值化、校正等，以便于后續(xù)的圖像識別和分析。

2） 提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的方法，可以對經(jīng)過OCR[4]（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別）識別出的主觀題答案與正確的主觀題答案進(jìn)行句子相似度計(jì)算，對結(jié)果進(jìn)行分析與成績統(tǒng)計(jì)。

3） 在真實(shí)的答題卡數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文算法的有效性和準(zhǔn)確性，與人工評分的結(jié)果進(jìn)行了對比，表明本文算法可以大大提高答題卡評分的效率和質(zhì)量。

1 相關(guān)工作

答題卡識別評分通常包括兩個部分的工作：客觀題的識別與評分，以及主觀題的識別與評分。因此，首先需要提取答題卡中客觀題與主觀題的區(qū)域。這可以通過圖像預(yù)處理以及OCR技術(shù)來獲取相應(yīng)區(qū)域的輪廓。

對于客觀題的處理，通常使用圖像輪廓的相關(guān)方法進(jìn)行答案的獲取。當(dāng)然，還可以使用透視變換等其他技術(shù)，不同的方法適用于不同的場景。

主觀題的識別同樣運(yùn)用了OCR技術(shù)。在評分時(shí)，需要對兩個句子的相似度進(jìn)行計(jì)算?？刹捎玫姆椒ㄓ卸喾N，例如：1） 余弦相似度[5]：通過計(jì)算兩個向量間的夾角余弦值來衡量它們的相似程度。2） Jaccard相似度[6]：通過計(jì)算兩個集合的交集與并集的比值來衡量它們的相似度。3） 編輯距離[7]：通過計(jì)算將一個句子轉(zhuǎn)換為另一個句子所需的最小插入、刪除和替換操作步驟數(shù)。

本研究采用BERT[8]（Bidirectional Encoder Repre?sentations from Transformers，基于Transformer 的雙向編碼器）模型進(jìn)行句子相似度的計(jì)算。

1.1 光學(xué)字符識別

OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別）是指對文本材料的圖像文件進(jìn)行分析識別處理，以獲取文字和版面信息的過程。簡言之，就是將圖像中的文字識別并轉(zhuǎn)換為文本形式。OCR的基本流程可以簡單分為以下幾個步驟：

1） 預(yù)處理。對輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、二值化、灰度化、裁剪等操作，以提高后續(xù)字符識別的準(zhǔn)確性。

2） 特征提取。提取圖像中的特征，例如字符的邊緣、形狀、像素分布等信息，用于區(qū)分不同的字符。

3） 字符分類。使用機(jī)器學(xué)習(xí)或模式識別算法對提取的特征進(jìn)行分類，將字符識別為對應(yīng)的文本。

4） 后處理。對識別結(jié)果進(jìn)行后處理，包括校正、校驗(yàn)、拼接等操作，以提高識別準(zhǔn)確性和整體質(zhì)量。

目前，有許多開源的OCR工具和框架，可用于不同的應(yīng)用場景和語言。比如：PaddleOCR[9]：飛槳首次開源文字識別模型套件，旨在打造豐富、領(lǐng)先、實(shí)用的文本識別模型/工具庫。CnOCR[10]：Python3下的文字識別工具包，支持簡體中文、繁體中文（部分模型）、英文和數(shù)字的常見字符識別，支持豎排文字的識別。EasyOCR[11]：一種通用的OCR，可以讀取自然場景文本和文檔中的密集文本。TesseractOCR[12]：可在各種操作系統(tǒng)運(yùn)行的OCR引擎，是比較常用的一種文本識別工具。Chineseocr[13]：常用于中文文本識別的工具。

1.2 BERT 模型

BERT （BidirectionalEncoder Representationsfrom Transformers） 是一種基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，由Google在2018年提出。它通過在大規(guī)模文本語料庫上進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)文本中的語義信息，并將學(xué)到的知識編碼為詞向量或句子向量。BERT可應(yīng)用于多種自然語言處理任務(wù)，如文本分類、命名實(shí)體識別、問答系統(tǒng)等。

BERT模型的主要特點(diǎn)包括：

1） 雙向性。BERT采用雙向Transformer編碼器，能夠同時(shí)考慮文本中左右兩個方向的上下文信息，從而更好地捕捉單詞之間的關(guān)系。

2） 多層表示。BERT模型由多個Transformer編碼器堆疊而成，每個編碼器包含多個自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，可以學(xué)習(xí)不同層次的文本表示。

3） 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)。BERT模型首先在大規(guī)模文本語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后可以在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。

在句子相似度計(jì)算中，BERT模型通常采用以下步驟：1） 輸入表示。將兩個句子分別進(jìn)行分詞，并添加特殊的開始和結(jié)束標(biāo)記，然后將分詞結(jié)果轉(zhuǎn)換為詞向量。

2） 編碼器堆疊。將詞向量輸入BERT模型的多個編碼器中，每個編碼器會逐步提取句子的語義信息，生成多層次的表示。

3） 池化。從編碼器的輸出中選擇一個特定的表示，通常選擇CLS標(biāo)記對應(yīng)的向量作為整個句子的表示。

4） 相似度計(jì)算。通過計(jì)算兩個句子的表示之間的余弦相似度或其他相似度度量方法，來評估兩個句子之間的相似程度。

BERT模型在句子相似度計(jì)算中的應(yīng)用原理主要是利用其在大規(guī)模語料上學(xué)習(xí)到的語義信息，將句子表示映射到高維空間中，然后計(jì)算它們之間的距離或相似度，從而判斷句子之間的語義相似度。由于BERT模型能夠考慮到句子中的上下文信息和詞語之間的關(guān)系，因此在句子相似度計(jì)算任務(wù)中通常能夠取得較好的性能。

2 算法具體實(shí)現(xiàn)

2.1 圖像預(yù)處理

獲取完整的答題卡圖像后，須對圖像進(jìn)行去噪處理，以獲得可識別的答題卡圖像。本實(shí)驗(yàn)采用以下步驟進(jìn)行去噪。

去除圖像噪點(diǎn)后，開始對圖像中的客觀題與主觀題區(qū)域進(jìn)行截取。此過程主要通過分析答題卡各輪廓的面積來實(shí)現(xiàn)。

通過上述步驟，可以從答題卡圖像中提取出評分所需的客觀題和主觀題答題區(qū)域。

2.2 客觀題識別及評分

客觀題的識別主要通過計(jì)算兩種輪廓來確定學(xué)生的選擇題答案：一種是所有答案的輪廓，另一種是學(xué)生填涂的答案輪廓。通過計(jì)算這兩種輪廓的重疊面積，可以確定學(xué)生所選擇的答案。獲得客觀題區(qū)域截圖后，按照以下步驟處理即可得出學(xué)生客觀題的最終得分。

在上述流程中，對輪廓進(jìn)行排序時(shí)，首先獲得180 個輪廓，然后通過輪廓計(jì)算其中心點(diǎn)。將這些中心點(diǎn)按照題號及四個選項(xiàng)的順序進(jìn)行排序，從而得到排序后的180個坐標(biāo)點(diǎn)。根據(jù)這180個坐標(biāo)點(diǎn)分別被包含在哪個輪廓區(qū)域內(nèi)，可以對180個輪廓進(jìn)行排序。

隨后，通過計(jì)算學(xué)生填涂區(qū)域與排序后的180個輪廓的重合面積，可以判定學(xué)生客觀題填涂的具體答案。重合面積判定標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為70%，即重合部分面積小于輪廓面積的1.3倍時(shí)，判定兩個輪廓重合。將最終獲得的正確答案數(shù)量乘以對應(yīng)題目的分值，即可得到客觀題的最終得分。

2.3 主觀題識別與評分

主觀題的識別主要依靠OCR技術(shù)和BERT大模型進(jìn)行答案提取與相似度計(jì)算。具體實(shí)現(xiàn)步驟如圖5 所示。

本研究使用的OCR技術(shù)為PaddleOCR技術(shù)，從主觀題的答題區(qū)域識別學(xué)生的手寫答案。將識別出的字符串進(jìn)行拼接，得到完整的學(xué)生答案。隨后，將手動輸入的正確答案與學(xué)生答案作為模型輸入，通過BERT模型轉(zhuǎn)換為兩個句子向量。利用余弦相似度計(jì)算這兩個向量的相似度，得到一個0到1之間的數(shù)值，其中0表示兩個句子的意思完全不同，1表示兩個句子的意思完全一致。將相似度結(jié)果與該題目的分值相乘，即可得到最終的主觀題得分。

2.4 結(jié)果分析

根據(jù)上述算法步驟，本實(shí)驗(yàn)采用了一種通用的答題卡進(jìn)行識別及評分。具體實(shí)現(xiàn)結(jié)果如圖6所示。

從圖6可以看出，學(xué)生填涂的45個題目答案均被正確檢測。與正確答案比對后發(fā)現(xiàn)，學(xué)生正確回答了45道選擇題，每題2分，因此選擇題最終得分為90分。在主觀題部分，學(xué)生手寫答案與OCR識別后的答案幾乎一致，僅有部分標(biāo)點(diǎn)符號存在微小差異，但這并不影響語句的整體含義。經(jīng)BERT模型計(jì)算，兩個答案的相似度為90%。該題目滿分為10分，因此學(xué)生在這部分獲得9分。將兩部分得分相加，得到學(xué)生的最終得分99分。

圖6中答題卡的科目區(qū)域顯示“90+10”，代表教師手動改卷的得分，其中90為選擇題分?jǐn)?shù)，10為主觀題分?jǐn)?shù)，最終總分為100分。這表明，基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)的答題卡識別和評分算法與人工評分方法的結(jié)果幾乎一致。此外，該算法在處理速度上有顯著提升，同時(shí)可以避免人為主觀影響和人工誤差等問題。

3 總結(jié)與展望

本研究提出了一種結(jié)合圖像處理、OCR技術(shù)及深度學(xué)習(xí)模型的算法，用于識別和評分學(xué)生答題卡。該方法首先將答題卡中的客觀題與主觀題分開處理。對于客觀題，通過圖像輪廓篩選、排序以及重合面積計(jì)算，能夠快速獲取學(xué)生的答案并計(jì)算得分。主觀題部分則采用OCR 技術(shù)獲取學(xué)生手寫答案，并利用BERT模型對學(xué)生答案與標(biāo)準(zhǔn)答案進(jìn)行相似度計(jì)算，將結(jié)果乘以分值得到主觀題得分。最后，將客觀題和主觀題得分相加，得出學(xué)生的最終成績。

盡管本研究已取得一定成果，仍有改進(jìn)空間。例如，可以擴(kuò)展答題卡的題目類型，并考慮光照條件和答題卡印刷質(zhì)量對圖像處理的影響。因此，后續(xù)研究可探討如何避免圖像受到此類問題的干擾。總體而言，該算法在當(dāng)前答題卡視覺識別與評分領(lǐng)域展現(xiàn)出一定的創(chuàng)新性，并取得了較好的效果。