[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

本申請提供了一種基于神經網絡的手寫文本工整度的評測方法、裝置、存儲介質與處理器。該評測方法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，將各第一子圖像輸入至第一訓練模型確定書寫文本的第一得分，將圖像以第二面積為單位進行劃分，得到多個第二子圖像，第一面積小于第二面積，將各第二子圖像輸入至第二訓練模型確定書寫文本的第二得分，根據第一得分和第二得分評測出書寫文本的工整度得分，此工整度得分的評測方法相對于現有技術中的以特殊字體作為對單個字書寫質量的評判方法的精準度較高，實現了對待評測的書寫文本較全面的評價。

技術領域

本申請涉及教育領域，具體而言，涉及一種基于神經網絡的手寫文本工整度的評測方法、裝置、存儲介質與處理器。

背景技術

隨著人工智能在教育行業的落地和發展，智能閱卷系統越來越普及，比如，口語打分、選擇題自動打分(答題卡)等。但對文章的智能閱卷，目前還有較長的路。主要因為文章考察點較多，需要多種技術手段有效穩定的融合。其中，“字跡工整，卷面整潔美觀”的要求是文章評分的重點，甚至在人工評分中占有比較重要的地位。

目前，手寫字體質量評分的算法基本將重點集中在對單字書寫質量的評分上，有神經網絡、特征匹配等算法，但沒有對文章字跡整體觀感的評價。人工的閱卷評分過程中，“字跡工整，卷面整潔美觀”的要求基本上是從卷面的整體感官做出的評價，單字書寫只要保證字跡清楚，整體風格統一即可，對是否是某種特殊字體(比如，楷書、宋體等)并沒有硬性要求。因此，以特殊字體作為對單個字書寫質量的評判指標并不適用于文章的智能閱卷系統。

在背景技術部分中公開的以上信息只是用來加強對本文所描述技術的背景技術的理解，因此，背景技術中可能包含某些信息，這些信息對于本領域技術人員來說并未形成在本國已知的現有技術。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種基于神經網絡的手寫文本工整度的評測方法、裝置、存儲介質與處理器，以解決現有技術中以特殊字體作為對單個字書寫質量的評判方法的準確度較低的問題。

為了實現上述目的，根據本申請的一個方面，提供了一種基于神經網絡的手寫文本工整度的評測方法，該評測方法包括：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。

進一步地，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。

進一步地，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。

進一步地，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。