[發明專利]基于神經網絡的手寫文本工整度的評測方法與評測裝置

有效

• 申請號: 201911341137.2
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN111144270B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 劉粉香;贠瑞峰;王偉威;陸軍;彭翔;張炎紅
• 申請（專利權）人: 智慧神州（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06V30/413
• 分類號: G06V30/413;G06V30/19;G06T7/62;G06Q10/0639;G06Q50/20
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 霍文娟

1.一種基于神經網絡的手寫文本工整度的評測方法，其特征在于，包括：

采用神經網絡算法構建第一訓練模型和第二訓練模型；

獲取待評測的書寫文本的圖像；

將所述圖像以第一面積為單位進行劃分，得到多個第一子圖像；

將各所述第一子圖像輸入至所述第一訓練模型確定所述書寫文本的第一得分；

將所述圖像以第二面積為單位進行劃分，得到多個第二子圖像，所述第一面積小于所述第二面積；

將各所述第二子圖像輸入至所述第二訓練模型確定所述書寫文本的第二得分；

根據所述第一得分和所述第二得分評測出所述書寫文本的工整度得分。

2.根據權利要求1所述的評測方法，其特征在于，在獲取待評測的書寫文本的圖像之后，所述評測方法還包括：

對所述圖像進行預處理。

3.根據權利要求2所述的評測方法，其特征在于，對所述圖像進行預處理，包括：

識別出所述圖像中的每行方格的橫線；

根據所述橫線對所述圖像進行水平校準；

根據水平校準后的所述圖像確定最下方的所述橫線和最上方的所述橫線；

根據最下方的所述橫線和最上方的所述橫線裁剪所述圖像，得到所述圖像的正文區域；

識別出各所述方格的豎線，并確定各所述方格的四個頂點的坐標；

根據四個頂點的所述坐標，確定各所述方格的位置。

4.根據權利要求3所述的評測方法，其特征在于，

所述第一面積為單個方格的面積，將所述圖像以第一面積為單位進行劃分，得到多個第一子圖像，包括：

根據各所述方格的位置，將所述圖像以單個方格為單位進行劃分，得到多個第一子圖像；

所述第二面積為多個連續的方格的面積，將所述圖像以第二面積為單位進行劃分，得到多個第二子圖像，所述第一面積小于所述第二面積，包括：

根據各所述方格的位置，將所述圖像以多個連續的方格為單位進行劃分，得到多個第二子圖像。

5.根據權利要求2所述的評測方法，其特征在于，采用神經網絡算法構建第一訓練模型和第二訓練模型，包括：

獲取原始數據，所述原始數據為人工評分試卷的圖像數據；

對所述原始數據進行所述預處理，得到訓練數據；

將所述訓練數據以第一面積為單位進行劃分，得到多個第三子圖像；

根據所述第三子圖像和所述原始數據中的得分，構建所述第一訓練模型；

將所述訓練數據以第二面積為單位進行劃分，得到多個第四子圖像；

根據所述第四子圖像和所述原始數據中的得分，構建所述第二訓練模型。

6.根據權利要求1所述的評測方法，其特征在于，

將各所述第一子圖像輸入至所述第一訓練模型確定所述書寫文本的第一得分，包括：

將各所述第一子圖像輸入至所述第一訓練模型確定各所述第一子圖像對應的各所述第一得分；

獲取各所述第一得分的平均值，所述平均值為所述書寫文本的所述第一得分；將各所述第二子圖像輸入至所述第二訓練模型確定所述書寫文本的第二得分，包括：

將各所述第二子圖像輸入至所述第二訓練模型確定各所述第二子圖像對應的各所述第二得分；

獲取各所述第二得分的平均值，所述平均值為所述書寫文本的所述第二得分。

7.根據權利要求1所述的評測方法，其特征在于，根據所述第一得分和所述第二得分評測出所述書寫文本的工整度得分，包括：

獲取所述第一得分和所述第二得分的加權平均值，所述加權平均值為所述書寫文本的工整度得分。