答題卡識別演算法

『壹』 讀卡機是怎麼讀答題卡的

通過識別答題卡上圖黑的部分，在在計算機里通過編碼轉換，最後得到結果

『貳』 高考的答題卡是用什麼設備掃描

客觀選擇題部分不是由教師來判卷，而是由計算機自動判卷。其原理是：光電閱讀機採用紅色光源對客觀選擇題填塗部分進行掃描，以獲取考生填塗部分的原始象，紅色光源將把答題卡上紅色或與紅色相近的顏色的字跡或塗點過濾掉，而保留非紅色的字跡或塗點，計算機再利用一套復雜程序進行自動判卷。為了能使計算機准確判斷考生填塗信息，首先必須保證原始象足夠清晰、規范，象不清晰、象太小、象偏斜等均會影響計算機自動判卷。因此，在客觀選擇題填塗部分，考生需要注意以下幾點：

1、客觀選擇題部分必須使用2B鉛筆進行填塗

客觀選擇題部分禁止使用碳素筆、鋼筆或圓珠筆進行填塗。

2、必須按照規范要求進行填塗

必須按照正確填塗要求進行填塗，以保證塗點面積達到規定要求使計算機能正確識別。填塗面積過小，或過於偏斜，均導致計算機不能正確識別。比如和下面錯誤填塗示例相類似的填塗都是錯誤的；

計算機依據塗點填塗黑度的臨界值來判斷某選項是否填塗，如果填塗黑度小於該臨界值，將被計算機認為沒有填塗，相反，如果填塗黑度大於該臨界值，將被計算機認為已經填塗。因此，在填塗黑度上和修改擦除時要特別注意。

考生必須嚴格按照正確填塗示範進行填塗；

塗點大小以塗滿小方框為准，見上面的「正確填塗示範」；

填塗應有一定的黑度，黑度以蓋住印在答題卡上的字母為准，如果填塗太淺，可能會被計算機認為該選項沒有填塗。

3、修改時用橡皮擦擦乾凈

計算機自動判卷程序對單項選擇題的判卷演算法是：計算機認為填塗較深的一個選項是考生的答案，但如果修改時未擦乾凈，可能會被計算機認為考生塗了兩個選項，因而判為答錯；

計算機自動判卷程度對多項選擇題的判卷演算法是：計算機認為每一個被填塗的選項都是考生選擇的答案，如果修改時擦不幹凈，將被計算機認為該選項也是考生選擇的答案。因此，考生在對多項選擇題填塗和修改時尤其要注意。

4、保持卡面清潔，嚴禁墨水等物質玷污

如果某個選項被墨水等物質玷污，將會被計算機認為該選項已被滇塗，給考生成績造成不必要的損失。

『叄』 計算機是怎樣識別橫豎答題卡的

有專門讀卡的設備，提前把答題卡的格式做成文件格式放到軟體里，再根據讀卡設備的信息與軟體里的卡的格式文件進行比對。

『肆』 答題卡閱卷機的工作原理

答題卡閱卷機的工作原理如下：

發光器件光照射在信用卡的信息,如信息塗黑的部分光被吸收和反射的光,否則,反射光強度,通過相應的接收管強度不同的光信號轉變為電信號,然後通過A / D轉換、數字濾波、模式識別完成後信用卡的識別字元。

(4)答題卡識別演算法擴展閱讀：

應用領域：

利用游標讀取機輸入信息，真正解決了計算機運行速度快、手工輸入速度慢的「瓶頸」問題。比手工鍵盤輸入速度快數百倍，尤其是長時間的不知疲倦的工作，是任何其他技術無法替代的。

適用於各種標志、學籍管理、課堂評價、職業資格認證考試如勞工部、衛生部醫療人員資格考試、北京市統計局的工作安全的特種作戰,公共汽車的試點測試組。

中國銀行,農業銀行的新員工,光大人壽保險公司的新員工入職考試及中考、中考、期末考試等，使人們從繁瑣的手工文書工作中，大大提高了工作效率，減少了誤差。

『伍』 行測答題卡是怎麼閱卷的，機器識別的原理是什麼

您好！行測是電腦閱卷掃描給分，申論是掃描到電腦，閱卷老師打分，看不到考生姓名及考號。

『陸』 問一下 考試的答題卡是用什麼原理讀取的

由於電腦閱卷速度極高，因此現在的各種大規模的考試，只要考試題目有確切的答案可以選擇，就會採取標准化答題紙形式，考生將所選擇的答案的用鉛筆填塗在答題卡上，然後光電閱讀機利用光反射原理對答題卡進行掃描。由於部分題目在重新思考、檢查後需要更正，或由於位置填塗錯誤而需要擦掉重改，因此修改將是必然的。如果你用的鉛筆的濃度太深，比如說4B-6B，塗出來烏黑的一塊兒，再要擦掉時你就會發現很難完全擦乾凈，再使勁擦的話，就很有可能會把答題卡擦破，這樣一個錯誤的痕跡就留在了答題卡上，光電閱讀機在掃描的時候，就有可能把這一痕跡識別出來而錯誤地認為是你的答案；如果你用的鉛筆的濃度太淺，比如說H級別的鉛筆，塗出來的筆跡就會很淡，同樣也會造成光電閱讀機的識別困難，光電閱讀機很可能就會把塗得比較淡的答案忽略而當作沒有選。而正如前面所說，2B鉛筆的濃度適中，正符合電腦閱卷的要求，因此，光電閱讀機統一被設定為可識別2B濃度的光反射，凡是達到標准2B濃度的答案都可以被光電閱讀機准確地讀取和識別，不會產生任何誤判。

『柒』 答題卡識別已經快OUT了，主觀題智能閱卷到底有多遠

主觀智能閱卷的主要技術途徑是基於人工智慧和大數據分析的自然語言處理技術。
根據主觀題的評分過程，評分系統主要分為五個部分：分句、分詞、句法分析、詞相似度計算和句子相似度計算。智能評分系統在對主觀題進行評分時，直接對句子語法的相似度進行評分。
優點：提高效率，減少誤差
這項技術有巨大的優勢。主觀題在閱卷過程中雖然是一套相對客觀的評分標准，但由於操作的特殊性，最終的評分結果往往受到閱卷教師情緒、考生寫作整潔等第三方因素的影響。然而，在高強度、高密度的閱卷工作中，閱卷教師在閱卷過程中容易因眼疾手快等原因出現錯誤。
為了減少誤差，傳統的手工打標往往有三評卷、四評卷等人工成本場景。然而，基於人工智慧和大數據分析的方法不會有這樣的缺點。主觀題智能評分系統的評分結果相對客觀，不受主觀因素的影響。同時，計算機閱卷的效率遠遠高於手工閱卷。
更值得期待的是，它還可以通過智能試卷對學生的分數點和失分點進行大數據分析，全面分析學生的試卷，繪制診斷書，為學生提高學習水平提出可行的解決方案。
缺點：技術瓶頸、社會障礙
然而，對於漢語來說，實現自然語言處理技術是非常困難的。到目前為止，我國還沒有一個實用的、真正實現的主觀智能評分系統。由於漢語的復雜性，考生有很大的餘地來充分利用語言。如果演算法沒有包含相關的關鍵語義，則會導致閱卷時的錯誤判斷。
更不幸的是，由於研究方法和問題解決視角的不同，智能閱卷主觀題往往只能用於主體的淺信息結構和語義結構，主觀題智能閱卷處理簡述題，名詞解釋還可以，但針對相對復雜的主觀題，如小作文、大作文等，只能鞭長莫及。
即使在主觀智能評卷系統成熟之後，強大的社會壁壘也是促進主觀智能評卷的主要因素。沒有家長或學生會把自己的命運交給一組不成熟的機器。對人工智慧的不信任將成為主觀智能評分的最大問題。
根據目前人工智慧和大數據分析技術的發展趨勢，在教育領域，自動試卷評價是智能教育系統的必然方向。一方面，計算機智能閱卷可以避免人為錯誤，更客觀地反映閱卷結果，保證閱卷的客觀性和公正性。另一方面，在傳統的評卷模式下，計算機評卷節省了教師的體力勞動，也讓教師節省了更多的教學時間和精力。
由於技術還不夠成熟，這一天還很遙遠。利用人工智慧和大數據分析技術促進自然語言處理技術的發展，進一步完善主觀智能評分系統，將是未來教育領域的一個非常重要的課題。

『捌』 考試答題卡的識別精度有多高

考試答題卡是由游標閱讀機來出成績的。游標閱讀機的最大優點就是閱讀准確，讀取速度快。它對塗點的識別有極高的精確度，讀卡速度也很高，每秒鍾大於4張。它能夠極大的減輕老師的閱卷壓力。就拿2018年高考來說，總報名人數有975萬，如果閱卷由老師人工完成，這個工作量可想而知。

『玖』 python程序答題卡識別項目+你覺得在這個項目基礎上還可以進一步再作什麼研究

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