基于CRNN-CTC的智能判题器设计

摘要

为了有效提升线上辅助教学效率,建立微信小程序判题系统实现随时随地智能判题。基于卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)和联结主义时序分类器(connectionist temporal classification,CTC),设计部署于云服务器的智能判题器,通过调用微信小程序,实现待识别图片判题功能。实验结果表明,该系统能实现十以内加减法的自动判题,准确率达99.5%以上。采用云技术的自动判题系统突破了传统主观题判题模式,能更好地调动学生的学习积极性,也能大大减少教师的重复判题工作量,实现了教与学的双赢发展。

关键词

CRNN-CTC / 智能判题器 / 微信小程序 / 二值化