基于改进卷积神经网络的图像数字识别方法研究

针对试卷分数的统计问题，采用一种带有特殊分值框的试卷，并提出了一种基于改进卷积神经网络的识别统计方法。首先基于YOLO目标检测算法对分值框进行定位，并引入膨胀卷积模块丰富感受野、调整边框损失函数、提高收敛速度，然后基于ResNet卷积神经网络对分数进行识别，并融合注意力机制提高特征提取能力。实验结果表明，经改进的模型对1 000份试卷中题目分数的识别准确率为99.2%,可以准确、高效地识别试卷图像中的分数。