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申请/专利权人：阳光同学文化股份有限公司

摘要：本发明涉及智能阅卷领域，具体公开一种基于识别技术的智能阅卷系统，本发明通过将各考生试卷中各待分析字符与其对应的比对文字库进行比对，得到各考生试卷中各待分析字符对应的文字，并进行版面恢复得到各考生试卷对应的文本，从而提高智能阅卷中文字识别的准确率；根据各考生试卷对应的文本，分析得到各考生试卷各道主观题对应的卷面整洁度系数、语句通顺度系数和中心思想贴合系数，进一步分析得到各考生试卷各道主观题对应的得分等级，生成各考生试卷的得分细则表，并进行相应处理，丰富智能阅卷中评分标准的多样化，能够从多维度反映学生的答题情况，从而提高阅卷评分结果的严谨性和可靠性。

主权项：1.一种基于识别技术的智能阅卷系统，其特征在于，包括：考生试卷字符图片获取模块：用于对目标班级中各考生的试卷进行扫描，得到各考生的试卷图像，依次进行预处理、版面分析和字符切割，得到各考生试卷中各字符的图片；考生试卷字符消影减粗处理模块：用于对各考生试卷中各字符的图片进行消影减粗处理，得到各考生试卷中各待分析字符；考生试卷比对文字库获取模块：用于根据各考生试卷中各待分析字符，获取各考生试卷字符的字体，进一步获取各考生试卷字符对应的比对文字库；考生试卷字符识别模块：用于将各考生试卷中各待分析字符与其对应的比对文字库进行比对，得到各考生试卷中各待分析字符对应的文字，并进行版面恢复得到各考生试卷对应的文本；考生试卷文本内容分析模块：用于根据各考生试卷对应的文本，分析得到各考生试卷各道主观题对应的得分参数，其中得分参数包括卷面整洁度系数、语句通顺度系数和中心思想贴合系数；考生试卷成绩综合评估模块：用于根据各考生试卷各道主观题对应的得分参数，分析得到各考生试卷各道主观题对应的得分等级，进一步生成各考生试卷的得分细则表，并进行相应处理；数据库：用于存储各字体对应的偏旁部首库、各种字体对应的比对文字库、各文字对应的特征部位、句子成分中各结构辅助词、各词语对应的各搭配等级词库和考生试卷答案中各道主观题对应的关键词库;句子成分中各结构辅助词和各词语对应的各搭配等级词库用于得到各考生试卷各道主观题对应的语句通顺度系数，考生试卷答案中各道主观题对应的关键词库用于得到各考生试卷各道主观题对应的中心思想贴合系数；所述考生试卷比对文字库获取模块的具体过程为：按照预设的原则在各考生试卷中各待分析字符中选取设定数量的样本字符，将其记为各考生试卷中各样本字符，对各考生试卷中各样本字符按照偏旁部首进行分割，得到各考生试卷中各样本字符的各部分字符，提取数据库中存储的各字体对应的偏旁部首库，将各考生试卷中各样本字符的各部分字符的形状与各字体偏旁部首库中各偏旁部首的形状进行比对，得到各考生试卷中各样本字符的各部分字符的形状与各字体偏旁部首库中各偏旁部首的形状的相似度，将最大相似度对应的字体记为部分字符的匹配字体，统计得到各考生试卷中各样本字符的各部分字符的匹配字体，进一步分析得到各考生试卷字符的字体；提取数据库中存储的各种字体对应的比对文字库，根据各考生试卷字符的字体，筛选得到各考生试卷字符对应的比对文字库；所述考生试卷字符识别模块的具体过程为： ：获取各考生试卷中各待分析字符的轮廓，将各考生试卷中各待分析字符的轮廓与其对应比对文字库中各文字的轮廓进行比对，若某考生试卷中某待分析字符轮廓与其对应比对文字库中某文字轮廓的重合度大于预设的重合度下限值，则将该文字记为该待分析字符的标记文字，统计得到各考生试卷中各待分析字符的各标记文字；若某考生试卷中某待分析字符轮廓与其对应比对文字库中各文字轮廓的重合度均小于预设的重合度下限值，则将该考生试卷中该待分析字符记为错误字符，统计得到各考生试卷中各错误字符，并进行标记； ：获取各考生试卷中各待分析字符与其对应各标记文字特征部位的拟合度，将其记为，表示第个待分析字符的编号，，表示第个标记文字的编号，，表示第个考生的编号，；获取各考生试卷中各待分析字符轮廓与其对应各标记文字轮廓的重合度，将其记为；根据各考生试卷中各待分析字符与其对应各标记文字特征部位的拟合度和各待分析字符轮廓与其对应各标记文字轮廓的重合度，分析得到各考生试卷中各待分析字符对应的文字，并进行版面恢复得到各考生试卷对应的文本。

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