[发明专利]一种试卷图像信息提取方法

权利要求书

1.一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.获取试卷图像，对所述试卷图像进行预处理；

S2.对所述试卷图像中的试卷元素进行检测识别，获得试卷元素的坐标信息和文本信息；

S3.基于所述试卷元素构建图网络模型，并训练所述图网络模型；

S4.根据图网络模型进行试卷信息提取。

2.根据权利要求1所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S1中，通过电子设备拍摄，或通过扫描仪扫描，获得试卷图像。

3.根据权利要求1所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S1包括：

将获取的拍摄图像或扫描图像上传到系统，成为试卷原始图像；

以空白试卷作为模版图像，对所述试卷原始图像通过关键点与特征描述符进行图像配准；

按照图像配准后的所述试卷原始图像和模版图像的匹配点，计算出所述试卷原始图像和模版图像的对应关系，进行图像矫正变换。

4.根据权利要求3所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S1还包括：

对图像矫正变换后的试卷图像进行二值化处理，增强图像信息。

5.根据权利要求3或4所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S1中“图像配准”包括：

将所述试卷原始图像与模版图像分别放入神经网络中，分别检测出特征点和特征描述符；

分别对检测出的所述特征点和特征描述符进行整合，得到特征点的匹配描述符，通过计算找到图像间的最佳匹配，实现图像配准。

6.根据权利要求1所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S2包括：

对所述试卷图像进行检测，得到各所述试卷元素的检测框并获得坐标信息；

根据所述检测框的坐标信息，将各试卷元素的图像从整张试卷中截取出来，分别输入到文字识别模型中；

通过所述文字识别模型，对试卷元素的图像进行识别，得到相应的文本信息。

7.根据权利要求1、2、4、6中任意一项的所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S3包括：

基于所述试卷元素的视觉和语义关系构造图网络模型；

对所述试卷图像中的各试卷元素进行标注，并对各试卷元素进行特征提取，获得图网络模型训练数据；

训练所述图网络模型。

8.根据权利要求7所述一种试卷图像信息提取方法，其特征在于，步骤S4包括：

利用经过训练的图网络模型，实现各试卷元素中多模态信息的特征融合，使试卷元素间生成语义上相关联的深层信息；

对各试卷元素的类型标记进行分类预测；

根据分类预测得出的类型标记，可分析提取出试卷信息。