基于标记的试卷阅卷方法与流程

本发明涉及试卷阅卷方法，特别是涉及基于标记的试卷阅卷方法。

背景技术：

目前的试卷自动识别技术主要针对答题卡进行自动识别，这种方式虽然节省了阅卷时间，提高了阅卷准确率，但是也存在一定的问题：浪费纸张，同时由于考生需要在答题卡上进行涂卡，因此需要额外花费时间，且容易出现考生将答案涂在错误位置上的情况。

近几年的大型考试在进行主观题阅卷时主要通过获取主观题答题卡的图像来进行多人网上阅卷，这种方法能够减少阅卷误差，缩短阅卷时间，但是在实际应用的时候也存在着以上问题，且由于阅卷教师只能看到答题卡限定区域内的答案，在考生将答案填错位置或答出限定区域时，阅卷老师就无法看到完整答案。

现阶段针对非答题卡的自动阅卷方法研究的比较少，现有技术主要通过手写体数字或字母的识别实现对客观题区域答案的识别从而进行自动阅卷，但是在实际应用的时候，受手写体数字或字母的识别准确率影响，这种技术很难应用到大型考试中。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于标记的试卷阅卷方法，考生在考试中无需填涂答题卡，在提高考试效率之余，也降低了考生填涂答题卡出错的几率。

一种基于标记的试卷阅卷方法，其中，试卷上每个客观题前设有第一客观标记，每个客观题的各个选项设有第二客观标记和供考生填涂的答题框，所述第一客观标记不同于所述第二客观标记，试卷上每个主观题的起点设有第一区域识别点，所述第一区域识别点不同于所述第一客观标记和所述第二客观标记，主观题的第一区域识别点和下一区域识别点为该主观题的答题范围，包括：

获取试卷的图像，对图像进行第一客观标记、第二客观标记、答题标志点和第一区域识别点的提取，其中答题标志点为考生填涂的答题框，对提取的第一客观标记、第二客观标记、答题标志点和第一区域识别点进行识别区分，并对识别区分的第一客观标记进行排序；

对于每个第一客观标记，根据第一客观标记与第二客观标记、答题标志点之间的位置关系确定该第一客观标记关联的第二客观标记和答题标志点，并对关联的第二客观标记进行排序，然后计算关联的答题标志点到各个关联的第二客观标记之间的距离，距离最小并符合试卷设计比例关系的第二客观标记记为考生答案，将该第二客观标记的排序序号与标准答案进行比较，根据比较结果判断考生答案是否正确；

识别第一区域识别点之后，对图像进行切割并根据切割的图像识别出主观题的文字，从而对主观题进行阅卷。

上述基于标记的试卷阅卷方法，考生在考试中无需填涂答题卡，在提高考试效率之余，也降低了考生填涂答题卡出错的几率。

在另外的一个实施例中，“识别第一区域识别点之后，对图像进行切割并根据切割的图像识别出主观题的文字，从而对主观题进行阅卷。”中识别出主观题的文字，具体包括：

对待识别图像进行预处理，获得仅包含文字的目标图像；

提取所述目标图像中的文字；

针对提取到的每个文字，获得所述每个文字的连通特征；

针对所述每个文字，分别提取构成文字的所有像素点中各行横坐标及各列纵坐标的最大和最小的像素点，构成所述每个文字的轮廓特征；

根据已建立的字模库，以及所述每个文字的所述连通特征和所述轮廓特征，对所述每个文字进行识别。

在另外的一个实施例中，所述提取所述目标图像中的文字，包括：

根据所述目标图像中文字的分隔条件，获得所述每个文字所在的第一区域；

在所述第一区域中，获得表征文字的像素点横坐标及纵坐标的最大和最小的顶点坐标点

提取由所述顶点坐标点构成的矩形区域中的所有像素点组成的图像作为所述第一区域中的文字。

在另外的一个实施例中，所述根据所述目标图像中文字的分隔条件，

获得所述每个文字所在的第一区域，包括：

获得所述目标图像中至少一列全为背景像素点的分割线；

根据所述目标图像左右两侧背景的背景宽度，获得所述目标图像中所有文字所在的第二区域；

在所述第二区域中，根据文字最小宽度以及所述分割线，获得所述每个文字所在的第一区域。

在另外的一个实施例中，所述针对提取到的每个文字，获得所述每个文字的连通特征，包括：

获得所述每个文字中各表征文字的连续像素点构成的连通部分，及所述连通部分的属性信息；

将所有的所述连通部分和所述连通部分的属性信息作为所述连通特征。

在另外的一个实施例中，所述连通部分的属性信息包括以下至少一种信息：各连通部分的相对位置信息，各连通部分的像素点数，各连通部分包含的笔画，以及各连通部分的边缘梯度值。

在另外的一个实施例中，当所述文字为汉字时，所述各连通部分包含的笔画通过如下方法获得：

基于表征文字的像素点构成的直线的方向角度，获得笔画：横、竖；

基于表征文字的像素点拟合成的直线的方向角度和长度，获得笔画：撇、捺、折、点。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。

一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种基于标记的试卷阅卷方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参阅图1，一种基于标记的试卷阅卷方法，其中，试卷上每个客观题前设有第一客观标记，每个客观题的各个选项设有第二客观标记和供考生填涂的答题框，所述第一客观标记不同于所述第二客观标记，试卷上每个主观题的起点设有第一区域识别点，所述第一区域识别点不同于所述第一客观标记和所述第二客观标记，主观题的第一区域识别点和下一区域识别点为该主观题的答题范围，包括：

s110、获取试卷的图像，对图像进行第一客观标记、第二客观标记、答题标志点和第一区域识别点的提取，其中答题标志点为考生填涂的答题框，对提取的第一客观标记、第二客观标记、答题标志点和第一区域识别点进行识别区分，并对识别区分的第一客观标记进行排序；

s120、对于每个第一客观标记，根据第一客观标记与第二客观标记、答题标志点之间的位置关系确定该第一客观标记关联的第二客观标记和答题标志点，并对关联的第二客观标记进行排序，然后计算关联的答题标志点到各个关联的第二客观标记之间的距离，距离最小并符合试卷设计比例关系的第二客观标记记为考生答案，将该第二客观标记的排序序号与标准答案进行比较，根据比较结果判断考生答案是否正确；

s130、识别第一区域识别点之后，对图像进行切割并根据切割的图像识别出主观题的文字，从而对主观题进行阅卷。

上述基于标记的试卷阅卷方法，考生在考试中无需填涂答题卡，在提高考试效率之余，也降低了考生填涂答题卡出错的几率。

在另外的一个实施例中，“识别第一区域识别点之后，对图像进行切割并根据切割的图像识别出主观题的文字，从而对主观题进行阅卷。”中识别出主观题的文字，具体包括：

对待识别图像进行预处理，获得仅包含文字的目标图像；

提取所述目标图像中的文字；

针对提取到的每个文字，获得所述每个文字的连通特征；

针对所述每个文字，分别提取构成文字的所有像素点中各行横坐标及各列纵坐标的最大和最小的像素点，构成所述每个文字的轮廓特征；

根据已建立的字模库，以及所述每个文字的所述连通特征和所述轮廓特征，对所述每个文字进行识别。

在另外的一个实施例中，所述提取所述目标图像中的文字，包括：

根据所述目标图像中文字的分隔条件，获得所述每个文字所在的第一区域；

在所述第一区域中，获得表征文字的像素点横坐标及纵坐标的最大和最小的顶点坐标点

提取由所述顶点坐标点构成的矩形区域中的所有像素点组成的图像作为所述第一区域中的文字。

在另外的一个实施例中，所述根据所述目标图像中文字的分隔条件，

获得所述每个文字所在的第一区域，包括：

获得所述目标图像中至少一列全为背景像素点的分割线；

根据所述目标图像左右两侧背景的背景宽度，获得所述目标图像中所有文字所在的第二区域；

在所述第二区域中，根据文字最小宽度以及所述分割线，获得所述每个文字所在的第一区域。

在另外的一个实施例中，所述针对提取到的每个文字，获得所述每个文字的连通特征，包括：

获得所述每个文字中各表征文字的连续像素点构成的连通部分，及所述连通部分的属性信息；

将所有的所述连通部分和所述连通部分的属性信息作为所述连通特征。

在另外的一个实施例中，所述连通部分的属性信息包括以下至少一种信息：各连通部分的相对位置信息，各连通部分的像素点数，各连通部分包含的笔画，以及各连通部分的边缘梯度值。

在另外的一个实施例中，当所述文字为汉字时，所述各连通部分包含的笔画通过如下方法获得：

基于表征文字的像素点构成的直线的方向角度，获得笔画：横、竖；

基于表征文字的像素点拟合成的直线的方向角度和长度，获得笔画：撇、捺、折、点。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。

一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。