(LUẬN VĂN THẠC SĨ) Hiệu chỉnh mẫu và nhận dạng trong nhập điểm tự động

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LÊ QUỐC TUẤN HIỆU CHỈNH MẪU VÀ NHẬN DẠNG TRONG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG LUẬN VĂN THẠC SỸ HÀ NỘI, NĂM 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LÊ QUỐC TUẤN HIỆU CHỈNH MẪU VÀ NHẬN DẠNG TRONG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60.48.05 LUẬN VĂN THẠC SỸ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS Đỗ Năng Toàn HÀ NỘI, NĂM 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU CHƢƠNG KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NHẬN DẠNG BIỂU MẪU 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Các giai đoạn trình xử lý ảnh 1.1.2 Mô tả ảnh 1.1.3 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2 NHẬN DẠNG BIỂU MẪU 18 1.2.1 Phân tách vùng chứa liệu 18 1.2.2 Tách dịng tách kí tự 21 1.2.3 Trích rút đặc trƣng 22 CHƢƠNG MỘT SỐ KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH BIỂU MẪU 23 2.1 HIỆU CHỈNH ĐỘ DỊCH CHUYỂN 23 2.2 HIỆU CHỈNH GÓC LỆCH 25 2.1.1 Phƣơng pháp chiếu nghiêng 25 2.1.2 Phƣơng pháp biến đổi Hough 27 2.1.3 Phƣơng pháp ngƣời láng giềng gần 28 CHƢƠNG MẠNG NƠRON VÀ NHẬN DẠNG BIỂU MẪU 30 3.1 MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 30 3.1.1 Mơ hình tốn học 31 3.1.2 Phân loại 32 3.1.3 Các đặc trƣng mạng nơron nhân tạo 34 3.1.4 Một số mô hình mạng nơron 37 3.2 NHẬN DẠNG BIỂU MẪU 41 3.2.1 Thiết kế mạng nơron 41 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 3.2.2 Lƣợc đồ huấn luyện mạng 43 3.2.3 Thuật toán BackPropagation 44 3.2.4 Nhận dạng đƣa vào sở liệu 46 CHƢƠNG CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 47 4.1 Chuyển đổi sang ảnh nhị phân 47 4.2 Loại bỏ nhiễu 49 4.3 Tách dịng trích rút vùng cần lấy liệu 49 4.4 Tách ký tự dòng 51 4.5 Mơ tả chƣơng trình 52 PHẦN KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com PHẦN MỞ ĐẦU Công nghệ thông tin đƣợc xem ngành mũi nhọn quốc gia, đặc biệt quốc gia phát triển, tiến hành cơng nghiệp hóa - đại hóa nhƣ nƣớc ta Sự bùng nổ thơng tin phát triển mạnh mẽ công nghệ kỹ thuật số, yêu cầu muốn phát triển phải tin học hóa ngành, lĩnh vực Cùng với phát triển nhanh chóng phần cứng máy tính, phần mềm trở nên đa dạng, phong phú, hoàn thiện hỗ trợ hiệu cho ngƣời Các phần mềm ngày mô nhiều nghiệp vụ phức tạp, hỗ trợ cho ngƣời dùng sử dụng thuận tiện, thời gian xử lý nhanh chóng số nghiệp vụ tự động hóa cao Hiện nay, hầu hết sở giáo dục đào tạo nƣớc ta đƣợc trang bị phần mềm quản lý đào tạo nhằm nâng cao chất lƣợng giảng dạy quản lý học sinh, sinh viên, giúp giảm bớt phần lớn công việc đội ngũ cán quản lý giáo dục Tuy nhiên việc cập nhật điểm thi vào hệ thống phần mềm quản lý giáo dục cịn thủ cơng, khơng làm tốn nhiều cơng sức đội ngũ giáo vụ mà cịn có nhiều sai sót đặc biệt với trƣờng có số lƣợng môn học số sinh viên lớn Từ lý trên, chọn đề tài “HIỆU CHỈNH MẪU VÀ NHẬN DẠNG TRONG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG” với mong muốn phần giải đƣợc phần khó khăn Thay phải nhập điểm thủ công, việc nhập điểm trở nên dễ dàng, thuận tiện với chƣơng trình tự động cập nhật điểm Các cơng đoạn để cập nhật điểm tự động bao gồm: - Phiếu điểm viết tay giảng viên qua máy quét thu đƣợc hình ảnh đƣa vào máy tính TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com - Phân vùng ảnh thành vùng ảnh cần thiết: Mã sinh viên (hoặc số báo danh) Điểm thi - Áp dụng kỹ thuật tiền xử lý ảnh (nâng cao chất lƣợng ảnh, chuyển sang ảnh nhị phân, loại bỏ nhiễu, ) - Nhận dạng thông qua mạng nơron với mẫu thu thập đƣợc - Cập nhật vào Cơ sở liệu Việc cập nhật điểm tự động rõ ràng giải đƣợc khó khăn bất tiện chƣơng trình quản lý điểm thơng thƣờng để lại Nội dung luận văn gồm có chƣơng: Chƣơng Khái quát xử lý ảnh nhận dạng biểu mẫu Chƣơng Một số kỹ thuật hiệu chỉnh biểu mẫu Chƣơng Mạng nơron nhận dạng biểu mẫu Chƣơng Chƣơng trình thử nghiệm TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com CHƢƠNG KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NHẬN DẠNG BIỂU MẪU 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh mảng quan trọng kỹ thuật thị giác máy tính, tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực Hai nhiệm vụ trình xử lý ảnh nâng cao chất lƣợng thơng tin hình ảnh xử lý số liệu cung cấp cho q trình khác có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu nhiều quốc gia từ năm 1920 đến xử lý ảnh góp phần thúc đẩy tiến lĩnh vực lớn mạnh khơng ngừng Q trình việc thu nhận ảnh nguồn (từ thiết bị thu nhận ảnh dạng số tƣơng tự) gửi đến máy tính Dữ liệu ảnh đƣợc lƣu trữ định dạng phù hợp với trình xử lý Ngƣời lập trình tác động thuật toán tƣơng ứng lên liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hợp với mục đích khác 1.1.1 Các giai đoạn q trình xử lý ảnh Để hình dung cấu hình hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay hệ thống xử lý ảnh nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết xem xét bƣớc cần thiết xử lý ảnh Thu nhận ảnh Xử lý trước Phân đoạn Tách đặc tính Phân loại Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com a Thu nhận ảnh Ảnh thu nhận qua camera, thơng thƣờng ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tƣơng tự, nhƣng tín hiệu số hóa Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng hay ảnh, tranh đƣợc quét scanner Sau đƣợc lƣu trữ máy tính Gồm có q trình: - Biến đổi lƣợng quang học sang lƣợng điện - Biến đổi lƣợng điện sang ma trận b Xử lí trước Quá trình xử lí trƣớc thực bao gồm nhiều cơng đoạn nhỏ Trƣớc hết công việc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cƣờng khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc (trạng thái trƣớc ảnh bị biến dạng) Nhằm mục đích phục vụ cho bƣớc Những mục đích riêng biệt đặt cho q trình xử lý trƣớc là: + Thực điều chỉnh độ chiếu sáng để khắc phục hậu chiếu sáng không đồng + Giảm nhỏ thành phần nhiễu + Cải thiện độ tƣơng phản ảnh màu khuôn màu không tốt + Hiệu chỉnh độ méo giá trị xám + Loại bỏ tính khơng đồng thể ảnh gây nên từ tính khơng đồng lớp nhạy quang hệ thống thu nhận ảnh + Chuẩn hóa độ lớn, dạng màu TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com + Điều chỉnh lọc để khuếch đại tần số với thông tin quan trọng đƣợc khuếch đại nén tần số khác c Phân đoạn Là trình phân chia đối tƣợng cần khảo sát khỏi phần nội dung lại ảnh, phân tách đối tƣợng tiếp giáp phân tách đối tƣợng riêng biệt thành đối tƣợng Một phƣơng pháp phân đoạn ảnh sử dụng ngƣỡng giá trị xám để phân tách ảnh thành đối tƣợng (những điểm dƣới ngƣỡng xám thuộc nền, ngƣợc lại thuộc đối tƣợng) d Tách đặc tính Dựa thơng tin thu nhận đƣợc qua trình phân đoạn, kết hợp với kỹ thuật xử lý để đƣa đặc trƣng, đối tƣợng ảnh nhƣ thông tin cần thiết trình xử lý Nhờ đặc tính có đƣợc từ ảnh ta phân loại đối tƣợng khác ảnh e Phân loại ảnh Thực công việc xếp đối tƣợng vào lớp đối tƣợng cho trƣớc Để giải tốn đặc tính có ý nghĩa phải đƣợc lựa chọn Ta tìm thấy đặc tính có ý nghĩa ta phân tích mẫu đƣợc lựa chọn từ đối tƣợng khác 1.1.2 Mô tả ảnh a Phần tử ảnh (Pixel - Picture Element) Ảnh thực tế ảnh liên tục khơng gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Trong q trình số hóa, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hóa khơng gian) lƣợng hóa thành phần giá TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com trị mà thể nguyên tắc mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm kề Trong trình này, ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết Pixel - phần tử ảnh Mỗi Pixel bao gồm cặp tọa độ vị trí (x,y) mức xám định Mật độ Pixel ảnh số cho ta xác định đƣợc độ phân giải ảnh Ảnh có độ phân giải cao rõ nét ngƣợc lại Ví dụ ảnh số có độ phân giải 800 x 600 Pixel nghĩa có 800 điểm theo chiều ngang 600 điểm theo chiều dọc b Mức xám (Gray Level) Mức xám điểm ảnh kết biến đổi tƣơng ứng cƣờng độ sáng điểm ảnh với giá trị số (kết q trình lƣợng hóa) Cách mã hóa kinh điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hóa 256 mức phổ dụng 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức pixel đƣợc mã hóa bit c Ảnh Là tập hợp hữu hạn điểm ảnh, thƣờng đƣợc biểu diễn mảng hai chiều I(n,m) với n số hàng, m số cột Ta ký hiệu P(x,y) điểm ảnh vị trí (x, y) Số lƣợng điểm ảnh hàng hàng xác định độ phân giải ảnh d Phân loại ảnh  Ảnh nhị phân: Giá trị xám tất các điểm ảnh nhận giá trị Nhƣ điểm ảnh ảnh nhị phân đƣợc biểu diễn bới bit  Ảnh xám: Giá trị xám nằm khoảng 255 Nhƣ điểm ảnh ảnh nhị phân đƣợc biểu diễn bới byte TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 53 nhật mở mẫu chữ số đƣợc huấn luyện tƣơng ứng với khoa Việc mở mẫu số đƣợc huấn luyện đặt mặc định tƣơng ứng với khoa từ đăng nhập Hình 4.11 Form cho phép ngƣời dùng cập nhật điểm từ file ảnh Sau lựa file ảnh chứa điểm cần cập nhật nhấn nút Cap nhat ảnh đƣợc phân tích, trích rút file ảnh tƣơng ứng với mã sinh viên, điểm Dựa vào mạng noron đƣợc huấn luyện tập mẫu tƣơng ứng với khoa mà đƣa định điểm chữ số ứng với ảnh đƣa vào mạng TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 54 Hình 4.12 Kết việc lựa chọn đầu vào (hiển thị file ảnh bảng điểm: Mặt trƣớc mặt sau) Dƣới kết việc sử dụng chƣơng trình cập nhật điểm Ứng với hệ thống quản lý điểm có cấu trúc sở liệu khác Tuy nhiên, với giới hạn đề tài đƣa phƣơng pháp để cập nhật điểm từ file ảnh vào sở liệu không quan tâm tới cấu trúc liệu đƣợc thiết kế nhƣ nào, hay quản lý sau Cái mà tối muốn thể đề tài việc xử lý kĩ thuật file ảnh Vì phiếu điểm có cột tơi cần quan tâm cột mã sinh viên cột điểm Việc thiết kế thủ tục, module hay kĩ thuật thích hợp cho việc lấy liệu từ cột đƣợc thiết kế thực với độ xác 99% q trình trích rút vùng liệu cần thiết TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 55 Hình 4.13 Dữ liệu mã sinh viên điểm tƣơng ứng với mã sinh viên đƣợc cập nhật vào CSDL Một module đƣợc coi trái tim chƣơng trình tạo mạng nơron huấn luyện mạng vừa tạo dựa tập mẫu Ở tập mẫu đƣợc dùng để huấn luyện chữ số viết tay giảng viên trƣờng Việc thu thập mẫu chữ viết tay giảng viên trƣờng đƣợc thực cách sử dụng máy quét Dƣới số định dạng mẫu việc thu thập mẫu chữ viết tay: TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 56 Hình 4.14 Mẫu đƣợc viết Abhinav Hình 4.15 Mẫu đƣợc viết Abhishek Hình 4.16 Mẫu đƣợc viết Amit TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 57 Hình 4.17 Mẫu đƣợc viết Amit Hình 4.18 Mẫu đƣợc viết Anubhav Hình 4.19 Mẫu đƣợc viết Barun TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 58 Hình 4.20 Mẫu đƣợc viết Kapala_Ma'am1 Hình 4.21 Mẫu đƣợc viết Kapala_Ma'am2 Hình 4.22 Mẫu đƣợc viết KimAnh TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 59 Hình 4.23 Mẫu đƣợc viết Linh Hình 4.24 Mẫu đƣợc viết Manish Hình 4.25 Mẫu đƣợc viết Mayank TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 60 Hình 4.26 Mẫu đƣợc viết Nargdra Hình 4.27 Mẫu đƣợc viết Naveen Hình 4.28 Mẫu đƣợc viết Ram Manghar TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 61 Hình 4.29 Mẫu đƣợc viết Sapneswar Hình 4.30 Mẫu đƣợc viết Sunil Hình 4.31 Mẫu đƣợc viết Sunita_Maam TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 62 Hình 4.32 Mẫu đƣợc viết Sunita_Maam Hình 4.33 Mẫu đƣợc viết Swati Hình 4.34 Mẫu đƣợc viết Tung TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 63 Hình 4.35 Mẫu đƣợc viết Tushar_Sir1 Hình 4.36 Mẫu đƣợc viết Tushar_Sir2 Hình 4.37 Mẫu đƣợc viết Vineet TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 64 Hình 4.38 Mẫu đƣợc viết Vishal Hình 4.39 Mẫu đƣợc viết Vuong Sau thu thập mẫu, ta xây dựng mạng nơron huấn luyện mạng dựa mẫu thu thập đƣợc Việc huấn luyện mạng đƣợc tơi thiết kế thành module riêng chƣơng trình cho phép ngƣời dùng tạo kiểu mạng noron theo kiến trúc khác TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 65 Hình 4.40 Form cho phép ngƣời dùng tạo vào huấn luyện mạng TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 66 PHẦN KẾT LUẬN Qua trình nghiên cứu triển khai thử nghiệm chƣơng trình tơi có số kết luận sau: - Việc sử dụng mạng nơron cho q trình nhận dạng làm cơng việc nhận dạng đơn giản nhiều độ xác cao (có thể nói đạt tới 99%) đƣợc nhận dạng mẫu đƣợc học Hơn việc sử dụng mạng noron cịn nhận dạng đƣợc mẫu mang tính chất gần giống kiểu vơi chữ lấy mẫu - Một ƣu điểm tuyệt vời việc sử dụng mang nơron nhanh chóng đƣa định Khơng phải duyệt so sánh liệu mẫu CSDL, điều làm tăng tốc độ nhận dạng chƣơng trình - Chƣơng trình hồn tồn ứng dụng vào thực tế Bởi theo đƣợc biết trƣờng phải nhập liệu tay Điều thực khó khăn giáo vụ môn mà thi tập trung, việc nhập điểm lên tới hàng nghìn sinh viên TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình xử lý ảnh, NXB KH kỹ thuật [2] Đỗ Năng Toàn, Phạm Văn Dũng, Phạm Việt Bình (2005), “Ứng dụng chu tuyến phát gúc nghiêng văn bản”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ - Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông, Đà Nẵng 18-20/08 /2004, Nxb KH&KT, Hà Nội 2005 [3] Đỗ Năng Tồn, Ngơ Quốc Tạo, Một số phương pháp nâng cao hiệu nhận dạng phiếu điều tra dạng dấu phục vụ cho thiết kế hệ nhập liệu tự động markread, Tạp chí Tin học & Điều khiển học, Tập 15, số 4, năm 1999 [4] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (1999), Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học kỹ thuật [5] Nguyễn Đình Thúc (2000), Mạng nơron phương pháp ứng dụng, NXB Giáo dục [6] Pelin CORGEL, Oguzhan OZTAS, Handwritten character recognition system using artificial Neural Networks, Computer Engineering Department, Engineering Faculty, Istanbul University, Avcilar, Istanbul, TURKEY [7] U.-V Marti and H Bunke, Text Line Segmentation and word recognition in a system for general writer Independent Handwriting Recognition, IEEE (February 5, 2001) [8] Wojciech Kacalak, New methods for handwriting recognition using artificial neural networks, Technical university of Koszalin, Department of Mechanical Engineering, Raclawicka 15-17, 75-620 Koszalin,Poland [9] http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation (20/04/2009) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ... “HIỆU CHỈNH MẪU VÀ NHẬN DẠNG TRONG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG” với mong muốn phần giải đƣợc phần khó khăn Thay phải nhập điểm thủ công, việc nhập điểm trở nên dễ dàng, thuận tiện với chƣơng trình tự động. .. HỌC CÔNG NGHỆ LÊ QUỐC TUẤN HIỆU CHỈNH MẪU VÀ NHẬN DẠNG TRONG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60.48.05 LUẬN VĂN THẠC SỸ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA... điều chỉnh kích thƣớc thành 7x5 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 23 CHƢƠNG MỘT SỐ KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH BIỂU MẪU 2.1 HIỆU CHỈNH ĐỘ DỊCH CHUYỂN Trong toán nhập liệu tự động việc hiệu chỉnh