In the use of optical answer sheet

In the use of optical answer sheet examinations, occasionally the identity of the examinee is in question. A novel method for characterizing the personal quality of mark shapes in optically read answer sheets is described. The method may be used to identify imposters in multiple choice examinations. All the marks are segmented and measured in multiple parameters including area, dimen- sions, perimeter and optical density. Imposter decisions are made on the collected data by comparing an identified test form against the form in question in comparison with a population using SVM (support vector machine) modeling

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการใช้ตรวจสอบคำตอบแสงแผ่น บางตัวของ examinee ที่ไม่ มีอธิบายวิธีการกำหนดลักษณะของคุณภาพส่วนบุคคลรูปร่างเครื่องหมายในแผ่นคำตอบ optically อ่านนวนิยาย อาจจะใช้วิธีระบุ imposters ในหลายทางเลือกสอบ เครื่องหมายทั้งหมดถูกแบ่งเป็นช่วง และวัดในพารามิเตอร์หลายพื้นที่ dimen sions ขอบเขต และความหนาแน่นออปติคอล สวมรอยตัดสินใจบนข้อมูลที่รวบรวม โดยการเปรียบเทียบแบบทดสอบที่ระบุกับแบบสอบถามเมื่อเปรียบเทียบกับประชากรโดยใช้โมเดล SVM (สนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการใช้งานของคำตอบการสอบแผ่นแสงบางครั้งตัวตนของผู้เข้าสอบอยู่ในคำถาม วิธีการใหม่สำหรับพัฒนาการที่มีคุณภาพส่วนบุคคลของรูปทรงเครื่องหมายในกระดาษคำตอบอ่านสายตาอธิบายไว้ วิธีการอาจจะใช้ในการระบุหลอกลวงในการสอบหลายทางเลือก เครื่องหมายทั้งหมดจะถูกแบ่งและวัดในหลายพารามิเตอร์รวมทั้งพื้นที่ sions ขนาดวัด, ปริมณฑลและความหนาแน่นของออปติคอล ตัดสินใจแอบอ้างจะทำในการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยการเปรียบเทียบรูปแบบการทดสอบระบุกับรูปแบบในคำถามในการเปรียบเทียบกับประชากรโดยใช้ SVM (สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์) การสร้างแบบจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการใช้แสงกระดาษคำตอบการสอบ บางครั้งตัวตนของผู้สอบอยู่ในคำถาม วิธีการใหม่เพื่อการพัฒนาคุณภาพส่วนบุคคลของมาร์ค รูปทรงด้านข้างอ่านกระดาษคำตอบจะอธิบาย วิธีการอาจจะใช้ในการระบุคนร้าย ในการสอบปรนัย คะแนนทั้งหมดจะถูกแบ่งและวัดในพารามิเตอร์หลายพื้นที่รวมทั้งไดเม็น sions , - ,ปริมณฑล และความหนาแน่นของแสง การตัดสินใจปลอมทำในการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยการเปรียบเทียบการระบุแบบทดสอบกับรูปแบบในคำถาม เมื่อเปรียบเทียบกับประชากรโดยใช้ SVM ( เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน ) แบบ