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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--一种DOM与图像工程相结合的智能阅卷系统
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一种DOM与图像工程相结合的智能阅卷系统
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 课题工作介绍与网上阅卷系统流程第14-16页
        1.3.1 网上阅卷系统存在的问题第14-15页
        1.3.2 课题研究内容第15-16页
        1.3.3 研究目标第16页
    1.4 论文的组织结构第16-19页
第二章 智能阅卷系统的相关技术和工作流程第19-29页
    2.1 XML技术第19-22页
        2.1.1 XML简介第19-20页
        2.1.2 XML数据描述第20页
        2.1.3 XML解析第20-22页
    2.2 系统的需求分析第22-23页
    2.3 智能阅卷系统的构建流程第23-28页
        2.3.1 阅卷系统的分层结构图第23-24页
        2.3.2 智能阅卷系统的需求建模第24-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 图像预处理相关技术第29-49页
    3.1 图像工程概述第29-30页
    3.2 答卷图像的采集与存储第30-32页
        3.2.1 扫描仪的工作原理和分辨率介绍第30-31页
        3.2.2 图像存储格式第31-32页
    3.3 试卷图像的灰度拉伸第32-34页
    3.4 试卷图像的去噪第34-36页
        3.4.1 中值滤波第34-35页
        3.4.2 均值滤波第35-36页
    3.5 基于梯度关联度的自适应图像均方根滤波算法第36-40页
        3.5.1 灰色关联度理论第36-37页
        3.5.2 通过ATMF求均值第37页
        3.5.3 自适应噪声判断第37页
        3.5.4 基于梯度关联度的滤波算法第37-40页
    3.6 试卷图像二值化处理第40-42页
    3.7 试卷图像的倾斜校正第42-48页
    3.8 本章小结第48-49页
第四章 试卷版面分割与识别第49-61页
    4.1 试卷版面描述模型第49-56页
        4.1.1 试题概念模式第50页
        4.1.2 模板文件的Schema模式第50-54页
        4.1.3 阅卷信息描述文件的XML实例第54-56页
    4.2 坐标变换第56-57页
    4.3 模板图像校对第57-58页
    4.4 选项信息识别第58-60页
        4.4.1 基于比例特征值的选项识别方法第59页
        4.4.2 阈值T的确定第59页
        4.4.3 降低误识率技术第59-60页
    4.5 本章总结第60-61页
第五章 智能阅卷系统实现与测试第61-69页
    5.1 开发工具及相关技术介绍第61-63页
        5.1.1 VS2008平台简介第61页
        5.1.2 OpenCV简介第61-63页
    5.2 系统的设计方案第63-64页
    5.3 系统实现和性能测试第64-68页
        5.3.1 系统实现第64-68页
        5.3.2 性能测试第68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 论文总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
攻读硕士期间发表的学术论文第77页

 
 
论文编号BS3710469,这篇论文共77
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