Какую архитектуру выбрать для нейросети, решающей задачу cравнения двух тестовых форм в формате png & jpeg?
Здравствуйте!
Задача: Система интеллектуального определения результатов тестовых заданий и их оценка.
Входные данные : 1 фото это все результаты True, 5+ фото - random.
Каждое тестовое задание состоит из 4 вариантов ответа.
На первый взгляд задача показалась не сложной, просто сравнивать матрицу (правильные ответы) с
матрицами (ответы студентов), присмотрел несколько вариантов но не могу выбрать самый оптимальный для этой задачи.
Прошу посоветовать алгоритмы, сети и тд которые по вашему мнению могут легко справиться с этой задачей.
Я рассматривал варианты применения бинарных нейронных сетей или сетей Байеса.
Сначала нужно распознать.
1. Используйте дробление формы на невидимую сетку из квадратов.
2. Спозиционируйте содержимое формы так, чтобы при выборе ответов были точно известны координаты квадратов с номером вопроса и вариантами ответа на него.
3. Сделайте какие-то направляющие пометки (жирные уголки, горизонтальные/вертикальные линии и т.п.) на углах листа формы (для более простого и точного распознавания)
4. Подключите любую библиотеку распознавания готовой фотографии/скана формы. Например, OpenCV.
Простой
