1. 研究目的与意义
对每一个学校而言，学生成绩的登记录入是一项必不可少的工作，数字是学生学号和成绩构成的重要方式。然而，高校中学生数量群十分庞大，所以需要统计的信息量也十分庞大。处理如此大量的信息消耗了过多的时间和人力，而且可能出现成绩录入错误的问题。在计算机网络不断发展壮大的今天，信息处理量大、节奏慢的人工录入成绩已经不适应于高校的发展，因此需要寻求自动处理成绩的系统来代替传统的方式。每个学校有固定的试卷模板，学生只需在指定处填上自己的学号即可，成绩选框则是针对教师而言，教师批阅试卷后只需将对应的成绩填入框内即可。成绩识别系统在设计过程中也存在着一定的困难，比如不同学生书写的方式不同，导致填写的学号字体不同，而阅卷老师的字体也不尽相同，因此这也就要求在系统设计过程中提高识别率。学生的学号和成绩均是0到9这十个数字的任意组合，这也要求系统可以精确地识别多个数字的组合。在实际应用中，相比文字来说，数字识别的精确度要求更高，一旦识别错误就会导致严重的后果。实现从试卷上识别学号和成绩，首先要将试卷相应处扫描成图像，再由系统进行自动处理和识别。
课题研究的目的首先是研究和分析高校考试成绩自动录入系统的可行性设计方案，完成系统功能和结构的分析，提出一个现实可行的方案。其次，在学校原有数据库的基础上，可以是新对大量学生成绩的录入和储存。最后，在实现对学生成绩存储的基础上，将系统扩展到更广泛的实际应用中。
该课题的研究对高校的日常工作具有重要的意义。第一，研究基于图像处理的考试成绩自动识别和录入可以方便老师对学生考试成绩的录入和存储，缩短成绩登记时间，并且降低出错率，减少资源浪费。第二，考试成绩中包含了0~9十个数字，囊括了所有的数字信息，因此该系统也可以时间对条形码信息等的扫描识别。第三，试卷上学号和成绩的识别，实际上就是对十个数字和加减符号的识别，可以把该方法推及到更多的识别方法中。
2. 研究内容与预期目标
本课题研究的是试卷中手写数字的识别问题，侧重点在于对试卷中手写数字信息的提取、手写数字串的分割和手写数字的识别，主要利用MATLAB7.0实现。对试卷中手写数字的识别研究包括如下几方面：
1、预处理。根据实际应用中的需要，有针对性地对试卷相应位置的图像进行灰度化、二值化、去噪声等一系列的预处理。
2、手写数字信息的提取。准确定位出表格的位置，并检测出表格线，进行校正，提取试卷图像中手写体数字信息。
3. 研究方法与步骤
本课题首先需要采集原始图像，然后在图像预处理阶段通过滤波去噪、灰度化、二值化、图像校正、归一化处理的步骤进行处理。手写字符识别方法多样，如基于规则的方法、基于有限状态自动机的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法等。本课题拟采用基于神经网络的方法实现字符识别。在对成绩进行分析前，首先要对图像进行处理操作。
（1）学习Matlab中的数字图像处理模块和图形界面设计模块，熟悉常用的图像处理函数和简单的界面设计；
（2）在图像预处理时，先把拍摄到的试卷图像转化成灰度图像，然后进行滤波处理，去除图片中的噪音，对于亮度较差等情况，可以通过增强对比度等方式来解决；
4. 参考文献
[1] 陈超. MATLAB应用实例精讲:图像处理与GUI设计篇[M]. 电子工业出版社, 2011.
[2] 张德丰. MATLAB/Simulink建模与仿真实例精讲[M]. 2010.
[3] 王艳芹.#8194;答题卡自动阅卷系统的研究与开发[D].#8194;济南大学.2012.
5. 工作计划
1、2022.2.26-2022.3.9查阅文献资料，完成开题报告及外文资料翻译。
3、2022.3.10-2022.3.17 熟悉MATLAB环境及图像处理工具箱。
3、2022.3.18-2022.4.9 对试卷图像进行预处理，实现对学号栏、评分栏区域的定位。
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