اكتشاف وتحليل العناصر البنيوية في أوراق الإجابة متعددة الخيارات باستخدام YOLO v11 - دراسة مطبقة على بيانات واقعية

الملخص

تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام آلي لاكتشاف وتحليل العناصر البنيوية في أوراق الإجابة متعددة الخيارات، باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية ونموذجYOLO v11. يركّز النظام على كشف أربعة عناصر أساسية داخل الورقة الامتحانية: المعلُمات العمودية والمعلُمات الأفقية وصندوق رقم الطالب وصندوق نموذج الامتحان. كما يتضمن آلية تصحيح هندسي مزدوج (Affine + Perspective) تعتمد على مجموعة من المعلُمات المرجعية ضمن 69 معلمة داخلية، بهدف تسوية الورقة وإزالة الانحرافات الناتجة عن ظروف التصوير غير المثالية. تم تدريب النموذج على أوراق من مجموعة بيانات حقيقية من جامعة حمص، وتضم حوالي 9400 ورقة امتحانية تم تصويرها باستخدام ماسحات ضوئية وكاميرات هواتف محمولة واستخدمت أداة  Label Studioفي عملية تسمية البيانات وسرعت العملية بالاعتماد على التسمية المدعومة بالتعلم الآلي (ML-Assisted Labeling). أظهرت النتائج أن متوسط الدقة (mAP) عند عتبة التقاطع على الاجتماع  (IoU=0.5)بلغ 99.5%، في حين وصل المتوسط الحسابي للدقة عند عتبات IoU ضمن النطاق [0.5:0.95] إلى 93.64% حيث بينت هذه النتائج كفاءة النظام في التكيف مع اختلاف تصميمات أوراق الإجابة وتنوع ظروف التصوير.