机构名称：
¥ 1.0
摘要：通过教育环境中的考试脚本评估学生至关重要，尤其是在教育工作者的“掌握反馈”中，增进了学生的理解和自我调节。但是，它仍然是一项忙碌的练习，需要一些创新的解决方案。本研究建议将机器人技术整合起来，以使记录和整理标记的脚本自动化，以减轻讲师的负担并提高生产率。关键目标包括使用定向快速和旋转简介（O.R.B.）之类的方法开发数据提取管道用于图像对齐和自适应阈值，用于照明变化。此外，使用单个输入卷积神经网络（SICNN）的角色识别模型设计了三种预处理技术（BINACARITION，更薄和梯度幅度计算），该技术根据不同的图像要求量身定制。对“ EMNIST BY_MERGE”数据集进行的培训显示出多样化的验证精度，梯度输入SICNN模型的总体达到了最高，总体上达到了89.24％，而二进制输入SICNN模型在自定义脚本上以99.39％的效果出色。这种方法旨在增强教育行政流程和效率，从而实现可持续教育。关键字：数据提取，字符识别，手写测试脚本，图像处理，卷积神经网络。
自动数据提取和...
主要关键词
相关文件推荐
