互联网应用技术的快速起步使得网络教育得到了空前的发展。目前,国际上的网络教育以虚拟化校园和实际高校虚实结合的形式为主要发展方向。网络教育在发达国家拥有着巨大的市场,这也就预示着网络阅卷这一产业也在飞速发展。试卷的自动扫描识别,网络平台上的快速阅卷,都能够加快网络在学习中的应用,成为推动整个网络教育信息化、现代化的动力。本文主要针对网络环境下的自动阅卷与识别技术进行相关研究,首先对试卷图像进行灰度化处理、目标区域图像二值化、去离散噪声及平滑处理、几何校正及图像分割、字符归一化处理等预处理操作进行了相关的研究,之后重点研究了基于神经网络的分类器的设计及在手写答案识别中的应用,并与传统分类器与神经网络的对比,实验结果证明基于神经网络识别器对扫描后的手写字母(例如ABCD等)达到了理想的识别效果。本文设计的网络阅卷系统通过VC++编程实现。在实验中,通过大量的样本做测试,系统的正确识别率最高达到97.0%,平均为93.92%。