[发明专利]一种语文试卷版面分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种语文试卷版面分析方法及系统，所述方法包括：数据集的构建；其中，所述数据集包括多种语文试卷或文献中的试卷图像；对所述数据集中的试卷图像进行图像预处理；基于已训练的深度学习网络对预处理后的图像进行图像识别分析，以得到识别结果进而实现题目和答案的匹配；其中，所述识别结果包括题目内容的识别与定位以及各题目对应的答案定位和答案提取；其效果是：通过图像处理和深度学习网络的应用，对语文试卷中的题目内容进行识别，并根据不同的题目实现对应的题目和答案的匹配，很好的解决了语文试卷分析的需求，为后续有效的提高语文试卷的自动化批改效率打下了基础。

技术领域

本发明涉及试卷的图像处理技术领域，具体涉及一种语文试卷版面分析方法及系统。

背景技术

随着人工智能的兴起，在教育行业也大有作为，其中教师或教学人员在试卷批改上需要投入大量的时间，因此，智能化的自动批改已成为教育行业极具前景和市场的方向。版面分析是智能化自动批改的基础，也是重要和必不可少的前期工作，语文的版面分析具有其自身的复杂特征，例如，其中基本不含有公式，可能含有特有的作文题等。而现有技术中，采用通用的分割框架和数据集不能很好的解决语文试卷分析的需求。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种语文试卷版面分析方法及系统，以解决现有技术中，不能很好的解决语文试卷分析需求的缺陷。

第一方面：一种语文试卷版面分析方法，所述方法包括：

数据集的构建；其中，所述数据集包括多种语文试卷或文献中的试卷图像；

对所述数据集中的试卷图像进行图像预处理；

基于已训练的深度学习网络对预处理后的图像进行图像识别分析，以得到识别结果进而实现题目和答案的匹配；其中，所述识别结果包括题目内容的识别与定位以及各题目对应的答案定位和答案提取。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述预处理具体包括：

所述试卷图像的矫正；

所述试卷图像的降噪处理；

所述试卷图像的质量增强处理。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述深度学习网络包括实例分割网络和检测网络；

当以检测网络的anchor box形式来定位和检测答案时：

若所述题目采用所述实例分割网络生成题目模板mask时，题目和答案的匹配是mask与答案anchor box之间的坐标匹配；

若题目采用所述检测网络生成预选框anchor box时，题目和答案的匹配是题目anchor box与答案anchor box之间的坐标匹配；

当以实例分割网络的mask形式来定位和检测答案时：

若所述题目采用所述实例分割网络生成题目模板mask时，题目和答案的匹配是mask与答案mask之间的坐标匹配；

若题目采用所述检测网络生成预选框anchor box时，题目和答案的匹配是题目anchor box与答案mask之间的坐标匹配。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述mask与anchor box之间的坐标匹配，具体包括：

计算mask的外接矩形，同样转化为两个anchor box的匹配方式；

或者，计算anchor box中哪些像素点落入mask内，从而统计出mask与anchor box的交集。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述题目anchor box与答案anchor box之间的坐标匹配，具体包括：