试卷登分信息自动识别录入方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着教育信息化的不断发展，考试作为评估学生学习状况的重要手段，其后续的阅卷、登分环节也面临着日益增长的效率和准确性需求。

传统的试卷登分方式主要依赖人工操作，存在着效率低下、易出错、数据统计分析困难等问题，难以满足现代教育考试对信息化、自动化的要求。

本选题旨在研究和开发一种高效、准确的试卷登分信息自动识别录入方法，以解决传统人工登分方式存在的弊端。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着光学字符识别（ocr）技术的快速发展，基于ocr的试卷自动阅卷系统得到了广泛应用，部分系统也集成了自动登分功能。

然而，现有的研究和应用仍存在一些不足。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.试卷登分信息自动识别方法研究：针对试卷登分信息的识别问题，研究图像预处理、字符分割和字符识别等关键技术。

图像预处理：对采集到的试卷图像进行去噪、倾斜校正等预处理操作，提高图像质量，为后续的字符分割和识别做好准备。

字符分割：将预处理后的试卷图像分割成单个字符，为字符识别提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：收集并研读国内外关于试卷登分信息自动识别、光学字符识别、图像处理、模式识别等领域的文献资料，了解相关技术的发展现状和研究热点，为本研究提供理论基础。

2.需求分析：对试卷登分信息自动识别录入系统的功能、性能、安全等方面进行需求分析，明确系统的设计目标和技术指标，为系统设计提供依据。

3.系统设计：根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、模块划分、数据流程、数据库结构、用户界面等，并确定关键技术方案，为系统实现提供蓝图。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对试卷登分信息的特殊性，提出一种高效、准确的字符分割算法，提高字符分割的准确率，为后续的字符识别奠定基础。

2.构建基于深度学习的字符识别模型，并针对试卷登分信息的特点进行优化，提高字符识别的准确率和鲁棒性，有效解决手写数字、符号等识别难题。

3.设计并实现试卷登分信息自动识别录入系统，将图像处理、模式识别等技术与教育考试实际应用相结合，为实现试卷登分的自动化、智能化提供解决方案。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王永杰,李应乐,刘晓东,等.基于深度学习的结构光三维重建技术综述[j].计算机工程与应用,2022,58(18):36-49.

2. 王刚,黄磊,王道远,等.基于改进yolov5s的电力人员安全帽佩戴检测[j].计算机工程与应用,2022,58(14):174-181.

3. 赵子健,刘洋,张凯,等.基于改进faster r-cnn的输电线路螺栓缺陷检测[j].计算机工程与应用,2022,58(11):215-223.