Recognizing student identification numbers from the matrix templates using a modified U-net architecture

要約

この文書では、従来の個人情報入力方法の限界を克服する、試験や知識テスト中に学生を識別するための革新的なアプローチを紹介します。
提案された方法では、試験の指定セクションにマトリックス テンプレートを使用し、数字を含む四角形が選択的に黒く塗りつぶされます。
この方法論には、学生の個人識別番号を認識するために特別に設計されたニューラル ネットワークの開発が含まれます。
このニューラル ネットワークは、黒く塗られたテーブルの画像を含む広範なデータセットでトレーニングされた、特別に適応された U-Net アーキテクチャを利用しています。
このネットワークは、黒く塗られた正方形のパターンと配置を認識し、その中に刻まれた情報を正確に解釈する能力を示します。
さらに、このモデルは、入力された学生の個人番号を正確に識別し、テーブル内の誤った入力を効果的に検出する際に高い精度を示します。
このアプローチには複数の利点があります。
まず、黒塗りの表から識別情報を自動的に抽出することで試験の採点プロセスを大幅に加速し、手入力の必要性を排除し、エラーの可能性を最小限に抑えます。
第 2 に、この方法は識別プロセスを自動化するため、管理労力が軽減され、データ処理が迅速化されます。
この革新的な本人確認システムの導入は、試験および知識テストの分野における顕著な進歩を表し、従来の個人データの手動入力を合理化された効率的かつ正確な本人確認プロセスに置き換えます。

要約(オリジナル)

This paper presents an innovative approach to student identification during exams and knowledge tests, which overcomes the limitations of the traditional personal information entry method. The proposed method employs a matrix template on the designated section of the exam, where squares containing numbers are selectively blackened. The methodology involves the development of a neural network specifically designed for recognizing students’ personal identification numbers. The neural network utilizes a specially adapted U-Net architecture, trained on an extensive dataset comprising images of blackened tables. The network demonstrates proficiency in recognizing the patterns and arrangement of blackened squares, accurately interpreting the information inscribed within them. Additionally, the model exhibits high accuracy in correctly identifying entered student personal numbers and effectively detecting erroneous entries within the table. This approach offers multiple advantages. Firstly, it significantly accelerates the exam marking process by automatically extracting identifying information from the blackened tables, eliminating the need for manual entry and minimizing the potential for errors. Secondly, the method automates the identification process, thereby reducing administrative effort and expediting data processing. The introduction of this innovative identification system represents a notable advancement in the field of exams and knowledge tests, replacing the conventional manual entry of personal data with a streamlined, efficient, and accurate identification process.

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