Xây dựng giải pháp nhập điểm tự động cho bài thi trên giấy sử dụng các thuật toán xử lý và nhận dạng ảnh số

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN XÂY DỰNG GIẢI PHÁP NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG CHO BÀI THI TRÊN GIẤY SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ MÃ SỐ: SV2021 - 133 CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: LÊ NHẬT TƯỜNG SKC007649 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2021 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN XÂY DỰNG GIẢI PHÁP NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG CHO BÀI THI TRÊN GIẤY SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ SV2021-133 Thuộc nhóm ngành khoa học: Trí tuệ nhân tạo SV thực hiện: Lê Nhật Tường Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: 18110CLST1, ĐT CLC Năm thứ: 4/Số năm đào tạo: Ngành học: Công nghệ thông tin Người hướng dẫn: TS Trần Nhật Quang TP Hồ Chí Minh, 10/2021 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI TĨM TẮT CƠNG TRÌNH CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 10 1.4 Phương pháp nghiên cứu 10 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 10 1.6 Kết cấu đề tài 11 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 12 2.1 Lý thuyết 12 2.1.1 Xử lý ảnh 12 2.1.2 Thị giác máy tính 14 2.1.3 Object detection 16 2.2 Tổng quan nghiên cứu trước 17 2.2.1 Các nghiên cứu nước 17 2.2.2 Các nghiên cứu nước 18 2.3 Những vấn đề tồn cần tiếp tục nghiên cứu 19 2.4 Phương án giải 19 CHƯƠNG 3: MỤC TIÊU - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 3.1 Mục tiêu nghiên cứu 21 3.2 Quy trình nghiên cứu 21 3.3 Chuẩn bị liệu 22 3.3.1 Thu thập liệu 3.3.2 Chú thích ảnh cơng cụ LabelImg 22 24 3.3.3 Nghiên cứu liệu 27 3.4 Tìm hiểu thuật tốn, mơ hình nhận dạng ảnh số 29 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 3.4.1 Giới thiệu TensorFlow Object Detection 29 3.4.2 Giới thiệu Single Shot Multibox Detector (SSD) 34 3.4.3 Giới thiệu ResNet50 39 3.5 Training model 44 3.5.1 Thông tin model SSD ResNet50 V1 FPN 640x640 (RetinaNet50) 44 3.5.2 Quá trình training 3.5.3 Xử lý kết trả từ model 46 53 3.6 Xây dựng ứng dụng 53 3.6.1 Giao diện 3.6.2 Các chức ứng dụng 53 54 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 56 4.1 Thông tin model 56 4.1.1 Thông tin model nhận diện mã số sinh viên 4.1.2 Thông tin model nhận diện điểm số 57 60 4.2 Kết thực nghiệm 61 4.2.1 Sử dụng ứng dụng 61 4.2.2 Kết thực tiễn 70 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, GIẢI PHÁP, KIẾN NGHỊ 74 5.1 Kết luận 74 5.2 Kiến nghị - Giải pháp 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 Tiếng Việt 77 Tiếng Anh 77 PHỤ LỤC 78 Video demo ứng dụng 78 Poster đề tài 78 Source code ứng dụng 78 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Bảng mô tả thông số kỹ thuật 44 Bảng 3.2 Bảng thống kê số lượng hình ảnh tập train tập test 46 Bảng 3.3 Thống kê số lượng object có tập train test 47 Bảng 3.4 Bảng thống kê số lượng object có tập train test 47 Bảng 4.1 Mô tả thông số bảng liệu 56 Bảng 4.2 Thống kê kết nhận diện hình ảnh mã số sinh viên 57 Bảng 4.3 Kết nhận diện class mã số sinh viên 57 Bảng 4.4 Thống kê kết nhận diện hình ảnh điểm số 60 Bảng 4.5 Kết nhận diện class mã số sinh viên 60 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Các giai đoạn xử lý ảnh 12 Hình 3.1 Hình quy trình nghiên cứu 22 Hình 3.2 Bài thi bạn sinh viên chuyển đổi thành file ảnh 22 Hình 3.3 Buồng ảnh chuyển liệu giấy sang ảnh 23 Hình 3.4 Phần mã số sinh viên phần điểm số sau cắt theo thuật tốn 23 Hình 3.5 Giao diện ứng dụng Labelmg 24 Hình 3.6 Mở thư mục chứa ảnh cần thích 25 Hình 3.7 Chọn thư mục lưu file xml 25 Hình 3.8 Chú thích hình ảnh mã số sinh viên 26 Hình 3.9 Chú thích hình ảnh mã điểm số 26 Hình 3.10 Biểu đồ phân tích liệu điểm sau thích hình ảnh 27 Hình 3.11 Biểu đồ phân tích liệu mã số sinh viên sau thích hình ảnh .28 Hình 3.12 Thành phần địa hóa đối tượng 30 Hình 3.13 Thành phần phân loại đối tượng 30 Hình 3.14 Khơng triệt tiêu tối đa 31 Hình 3.15 Mơ hình khác có sẵn Model Zoo Tensorflow 33 Hình 3.16 Cách thức phân chia feature map để nhận diện hình ảnh 34 Hình 3.17 Sơ đồ kiến trúc mạng SSD 35 Hình 3.18 Vị trí default bounding box ảnh gốc áp dụng feature map có kích thước x 38 Hình 3.19 Vanishing Gradient 40 Hình 3.20 Vanishing Gradient Intuition 40 Hình 3.21 Kiến trúc mạng ResNet 41 Hình 3.22 So sánh VGG-19, ResNet- 152 Feedforward Neural Network 42 Hình 3.23 Mơ tả chi tiết kiến trúc mạng nơ ron ResNet 43 Hình 3.24 Model SSD ResNet50 V1 FPN 604x640 44 Hình 3.25 So sánh thơng số SSD ResNet50 V1 FPN 640x640 (RetinaNet50) với SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320 46 Hình 3.26 Phát thảo giao diện ứng dụng 54 Hình 3.27 Thiết kế giao diện ứng dụng 54 Hình 4.1 Trường hợp viết mã số sinh viên xuống dòng 59 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Hình 4.2 Trường hợp viết số không rõ ràng 59 Hình 4.3 Trường hợp chữ số nhỏ 60 Hình 4.4 Giao diện ứng dụng khởi tạo 62 Hình 4.5 Cửa sổ chọn hình ảnh để nhận dạng 62 Hình 4.6 Màn hình hiển thị sau chọn ảnh 63 Hình 4.7 Kết trả nhận dạng hình ảnh 64 Hình 4.8 Cửa sổ chọn thư mục để nhận dạng 64 Hình 4.9 Màn hình hiển thị sau chọn thư mục ảnh 65 Hình 4.10 Màn hình hiển thị kết ảnh thư mục nhận dạng .65 Hình 4.11 Màn hình xem chi tiết ảnh “Scan_0002” 66 Hình 4.12 Màn hình chế độ nhận dạng ảnh trực tiếp từ buồng ảnh 67 Hình 4.13 Hiển thị kết nhận dạng nhấn “A” “a” 67 Hình 4.14 Thư mục chứa hình ảnh vừa lưu sau nhận dạng 68 Hình 4.15 Cửa sổ chọn địa đường dẫn xuất file Excel 68 Hình 4.16 Dữ liệu xuất tệp Excel 69 Hình 4.17 Cửa sổ chọn tệp Excel sẵn có 69 Hình 4.18 Điểm nhập vào danh sách có 70 Hình 4.19 Một số hình ảnh mã số sinh viên nhận dạng 71 Hình 4.20 Một số hình ảnh mã số sinh viên nhận dạng sai 71 Hình 4.21 Một số hình ảnh điểm số nhận dạng 72 Hình 4.22 Một số hình ảnh điểm số nhận dạng sai 72 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt MSSV Mã số sinh viên XLA Xử lý ảnh TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: XÂY DỰNG GIẢI PHÁP NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG CHO BÀI THI TRÊN GIẤY SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ - Chủ nhiệm đề tài: Lê Nhật Tường - Lớp: 18110CLST1 - Thành viên đề tài: Stt Họ tên Bùi Thanh Phương Phạm Tiến Thạo Đinh Bách Thông - Người hướng dẫn: TS Trần Nhật Quang Mục tiêu đề tài: Đềtài xây dưngg̣ giải pháp nhâpg̣ điểm tư g̣ đơngg̣ cho thi giấy tht tốn xử lývànhâṇ dangg̣ ảnh sốđểđocg̣ đươcg̣ thông tin từ file scan hình ảnh lấy từ buồng ảnh thi chấm điểm Bên canḥ đó, nhóm hướng đến viêcg̣ tìm hiểu vànghiên cứu, đưa đươcg̣ giải pháp cơng nghê g̣ Deep Learning nhằm mucg̣ đích ứng dungg̣ chúng vào đời sống hàng ngày Từ đóxây dưngg̣ đươcg̣ giải pháp nhâṇ diêṇ sử dungg̣ moịloaịgiấy thi khác Không đềxuất nhân rôngg̣ giải pháp đến g̣ thống trường hocg̣ màcòn phát triển ởcác cơng sở, quan, nhàmáy, xínghiêpg̣ nhầm nâng cao hiêụ quản lý TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Tính sáng tạo: Vận dụng kiến thức nghiên cứu thuật toán xử lý nhận dạng ảnh số, nhóm nghiên cứu đưa giải pháp nhận dạng nhập điểm tự động cho thi giấy với độ xác cao Ứng dụng góp phần cải thiện quy trình quản lý nhập điểm hệ thống nhà trường nâng cao giá trị thực tiễn, tiết kiệm chi phí Bên cạnh việc nhân rộng cơng nghệ nhận dạng manng nhiều ý nghĩa giáo dục lẫn khoa học, công nghệ Kết nghiên cứu: Nghiên cứu ứng dụng thành cơng thuật tốn nhận dạng xử lý ảnh số với công nghệ Deep Learning phần nghiên cứu nhóm Từ xây dựng thành thông model nhận diện chữ số viết tay với độ xác cao Ứng dụng model vào xây dựng thàng công "Ứng dụng nhập điểm cho thi giấy" với chức chính: Nhận diện hình ảnh, nhận điện nhiều hình ảnh thư mục (Các hình ảnh thi scan chụp từ trước); Nhận diện hình ảnh trực tiếp (Hình ảnh truyền từ buồng ảnh kết nối với ứng dụng; Và chức lưu kết nhận dạng vào tệp Excel Đóng góp mặt giáo dục đào tạo, kinh tế - xã hội, an ninh, quốc phòng khả áp dụng đề tài: Viêcg̣ ứng dungg̣ cơng nghê g̣ nhâṇ dangg̣ vào quy trình nhâpg̣ điểm vàquản lýđiểm taịcác g̣ thống trường học hiêṇ làrất cần thiết, giúp giảm cơng sức nhập liệu, nâng cao độ cho cơng việc Nghiên cứu ứng dungg̣ nhâpg̣ điểm tư g̣ đôngg̣ cho thi giấy mang laịnhiều giátri g̣ ứng dungg̣ vào thưcg̣ tiễn, góp phần cải thiêṇ quy trình từ viêcg̣ chấm thi giấy đến cơng tác nhâpg̣ điểm trởnên nhanh chóng, tiết kiêṃ thời gian, chi phí chi trả cho nguồn nhân lưcg̣ vàmang laịnhiều hiêụ quảcao cho công tác giáo ducg̣ hiêṇ Công bố khoa học SV từ kết nghiên cứu đề tài (ghi rõ tên tạp chí có) nhận xét, đánh giá sở áp dụng kết nghiên cứu (nếu có): TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 67 Hình 4.12 Màn hình chế độ nhận dạng ảnh trực tiếp từ buồng ảnh Ng̀n: Nhóm nghiên cứu Khi camera kết nối hình ảnh xem hiển thị “Full Image” Lúc nhấn “A” “a” để nhận dạng hình ảnh Hình ảnh nhận dạng hiển thị “Detect Results”, ảnh vừa chụp thêm vào mục List results Hình 4.13 Hiển thị kết nhận dạng nhấn “A” “a” Ng̀n: Nhóm nghiên cứu TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 68 Sau nhận dạng hồn tất hình ảnh lưu thư mục bên Hình 4.14 Thư mục chứa hình ảnh vừa lưu sau nhận dạng Ng̀n: Nhóm nghiên cứu Nhấn “q” để tắt chế độ nhận diện ảnh trực tuyến Lúc kết nối đến buồng ảnh bị đóng Giao diện trở lại chế độ nhận diện ảnh ban đầu 4.2.1.4 Xuất liệu nhận dạng tệp Excel Nhấn chọn “Save New File” xuất tất kết hình ảnh bảng “List Images” file Excel Sau chọn địa chỉ lưu tệp điền tên tệp vào mục “File name” nhấn “Save” để lưu tệp Hình 4.15 Cửa sổ chọn địa đường dẫn xuất file Excel Ng̀n: Nhóm nghiên cứu TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 69 Sau nhấn “Save” tệp lưu đường dẫn chọn Mở tệp để kiểm tra kết Hình 4.16 Dữ liệu xuất tệp Excel Ng̀n: Nhóm nghiên cứu 4.2.1.5 Xuất liệu nhận dạng tệp Excel sẵn có Nhấn chọn “Save To File” xuất tất kết hình ảnh bảng “List Images” file Excel có sẵn Sau chọn tệp cần nhập điểm nhấn “Open” Hình 4.17 Cửa sổ chọn tệp Excel sẵn có TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 70 Ng̀n: Nhóm nghiên cứu Sau nhấn “Open” sinh viên có mã số sinh viên nhận dạng có danh sách nhập điểm nhập điểm tương ứng Hình 4.18 Điểm nhập vào danh sách có Ng̀n: Nhóm nghiên cứu 4.2.2 Kết thực tiễn Sau hoàn sản phẩm, nhóm nghiên cứu tiến hành chạy thử nghiệm tất hình ảnh thu thập (bao gồm tập liệu train tập liệu test) đạt kết sau: 4.2.2.1 Kết phần nhận dạng mã số sinh viên Nhóm nghiên cứu tiến hành nhận diện 2340 hình ảnh chứa mã số sinh viên cắt từ kiểm tra thực tế Trong số ảnh nhận dạng 2313/2340 ảnh chiếm tỉ lệ 98.84% TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 71 Hình 4.19 Một số hình ảnh mã số sinh viên nhận dạng Ng̀n: Nhóm nghiên cứu Số hình ảnh nhận dạng chiếm tỷ lệ cao, tín hiệu tốt cho việc phát triển sản phẩm sau Bên cạnh cịn tồn 27/2340 hình ảnh mã số sinh viên nhận diện sai chiếm tỉ lệ 1.15% Số hình ảnh sai chủ yếu từ việc chữ viết chữ số viết cách lộn xộn, viết khích chữ số khơng viết hàng Hình 4.20 Một số hình ảnh mã số sinh viên nhận dạng sai Ng̀n: Nhóm nghiên cứu Để khắc phục tình trạng trình triển khai thực tế các coi thi cần lưu ý cho bạn sinh viên cần viết mã số sinh viên cách cẩn thận, không viết số thừa kiểm tra TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 72 4.2.2.2 Kết phần nhận dạng điểm số Do ảnh hưởng đại dịch Covid-19 tất thành viên nhóm phải quê sớm nên nhóm nghiên cứu chỉ thu thập 764 hình ảnh điểm kiểm tra sinh viên Sau tiến hành nhận diện tập ảnh có 749/764 ảnh nhận diện chiếm tỷ lệ 98.04% Hình 4.21 Một số hình ảnh điểm số nhận dạng Ng̀n: Nhóm nghiên cứu Số hình ảnh nhận diện sai 15/764 ảnh chiếm tỷ lệ 1.96% Hình 4.22 Một số hình ảnh điểm số nhận dạng sai Ng̀n: Nhóm nghiên cứu TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 73 Các lỗi sai nhận diện điểm số điểm số có số chữ số không cố định, dấu “.” điểm số chấm điểm có kích thước khác nên dẫn đến việc khó nhận dạng Bên cạnh cịn tồn chữ số nhận diện sai có chi tiết giống Nguyên nhân dẫn đến lỗi hình ảnh phần ích, chênh lệch số cao dẫn đến việc model cho kết mong đợi Để khắc phục vấn đề tương lai nhóm nghiên cứu thu thập chọn lọc nhiều hình ảnh để để thu kết tốt Giúp ứng dụng việc nhập điểm các kỳ thi, kiểm tra không chỉ đại học mà cịn ứng dụng kỳ thi tốt nghiệp trung học phổ thông quốc gia TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 74 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, GIẢI PHÁP, KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Cùng với sư g̣ phát triển vươt bâtcủa AI, Machine Learning vàDeep Learning, công nghê g̣nhâṇ dangg̣ ngày chiếm linhh̃ xu hướng cơng nghê g̣trong thời đaị Nóđươcg̣ xem làmũi tên nhoṇ cóthểphávỡnhững rào cản, song với đólĩnh vực thu hút quan tâm lớn từ cộng đồng nhiều nguồn nhân lực thời gian Nhưng không thểphủ nhận thực lĩnh vực tiêu tốn nhiều chất xám tài nguyên để vận hành, chỉ có tổ chức giới dám mạnh tay để phát triển hệ thống Deep Learning nói chung vàhê g̣thống nhâṇ dangg̣ nói riêng Sau mơt thời gian nghiên cứu, nhóm đãthành cơng viêcg̣ xây dưngg̣ giải pháp g̣thống nhâpg̣ điểm tư đg̣ ôngg̣ cho thi giấy thuâttoán xử lývànhâṇ dangg̣ ảnh số Viêcg̣ ứng dungg̣ nhâṇ dangg̣ se lh̃ àmôt bước tiến quan trongg̣ viêcg̣ đơn giản hóa vàtối ưu hóa quy trình từ daỵ hocg̣ đến quản lý giáo ducg̣ hiêṇ taị Hơn thếnữa, áp dungg̣ cơng nghê g̣vào giáo ducg̣ se gh̃ óp phần nâng cao chất lươngg̣ giáo ducg̣ Bên canḥ đó, giải pháp cịn góp phần nâng giảm thiểu chi phíchi trảcho bô g̣ phâṇ chuyên môn nhâpg̣ điểm vàquản lýđiểm taịcác trường hocg̣ Giải pháp nhâpg̣ điểm tư g̣đôngg̣ cho thi giấy thuâttoán xử lý, nhâṇ dangg̣ ảnh sốkhông chỉ đươcg̣ áp dungg̣ sởgiáo ducg̣ vìsư đg̣ ơn giản thao tác, nhanh chóng xuất điểm mà cịn đươcg̣ nhân rơngg̣ vào g̣thống quan, ngân hàng, bưu điên,g̣ nhà máy xí nghiêpg̣ đểgóp phần nâng cao hiêụ quảkinh tế, đẩy manḥ áp dungg̣ công nghê cg̣ ao vào đời sống, sản xuất Tuy vây,g̣ qtrình nghiên cứu g̣thống cịn găpg̣ mơt số khó khăn đinḥ Cu g̣ thểlàviêcg̣ phát triển môthê g̣ thống nhâṇ dangg̣ cần sốlươngg̣ lớn điểm ảnh, viêcg̣ găpg̣ trởngaịvềdiễn biến phức tapg̣ dicḥ bênḥ Covid - 19, vìthếsố lươngg̣ ảnh mànhóm nghiên cứu thu thâpg̣ đươcg̣ cịn ít, chất lươngg̣ sư g̣đồng dữliêụ chưa cao, dẫn đến g̣thống nhâṇ dangg̣ với g̣chính xác chưa cao Qua đó, nhóm nghiên cứu se h̃khắc phucg̣ tình trangg̣ cách thu thâp,g̣ gia tăng sốlươngg̣ ảnh điểm, giúp cải thiêṇ g̣ xác g̣ thống nhâṇ dangg̣ ngày cao so với kết quảban đầu TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 75 5.2 Kiến nghị - Giải pháp Sau thời gian nghiên cứu áp dungg̣ giải pháp vâṇ hành môi trường g̣ điều hành Windows vàkểcảmacOS cho kết quảđathiêụ suất cao vàổn đinḥ Tuy nhiên, sau giai đoaṇ này, nhóm nghiên cứu muốn hướng đến tính đa dangg̣ ứng dungg̣ cách mởrôngg̣ khảnăng tùy biến nhiều tảng, hỗtrơ g̣nhiều tảng khác ứng dungg̣ trưcg̣ tuyến web, phát triển ứng dungg̣ mobile tăng tính tương thích với đg̣ iều hành khác Bên canḥ nhóm se ch̃ ải tiến tính tư đg̣ ơngg̣ giải pháp nhâpg̣ điểm qua hệ thống nhâṇ dangg̣ chữsốviết tay, cách tư đg̣ ơngg̣ hóa quy trình từ bước qt ảnh thi đãchấm bước nhâṇ dangg̣ điểm số, nhâṇ dangg̣ làm hocg̣ sinh, sinh viên đến bước xuất bảng điểm đãđươcg̣ nhâpg̣ tư đg̣ ơngg̣ Nhóm nghiên cứu se xh̃ ây dưngg̣ chúng thành mơtquy trình diễn liên tiếp vàtư đg̣ ôngg̣ chỉvới môthoăcg̣ vài thao tác đơn giản se h̃thưcg̣ hiêṇ đầy đủmơtqtrình từ lúc scan chấm đến xuất phiếu điểm, giúp tiết kiêṃ thời gian, nhâpg̣ điểm nhanh chóng vàcóthểtruy xuất điểm bất kìhocg̣ sinh, sinh viên Hiêṇ tai,g̣ ứng dungg̣ nhâpg̣ điểm tư g̣ đơngg̣ thttốn xử lývànhâṇ dangg̣ ảnh sốcóchức xuất phiếu điểm, nhiên chức chỉhỗtrơ g̣xuất phiếu điểm với đinḥ dangg̣ xlsx và.xlsm (định dạng mặc định tập tin Microsoft Excel), qua cịn nhiều khókhăn qtrình chuyển đổi từ đinḥ dangg̣ sang đinḥ dạng khác Chính vìle h̃ đó, nhóm nghiên cứu se h̃ phát triển chức xuất phiếu điểm nhiều đinḥ dangg̣ phổbiến chẳng haṇ doc, docx, pdf vàcác đinḥ dangg̣ khác Môttrong cải tiến khơng thểthiếu làcải thiêṇ g̣ xác tốc g̣tính tốn thttốn Bên canḥ đónhóm se h̃nâng cấp giao diêṇ người dùng trở nên tiêṇ ích hơn, tối ưu hóa qtrình sử dungg̣ vàphù hơpg̣ với mơi trường làm việc Hơn thếnữa, nhóm nghiên cứu muốn mở rôngg̣ vềphaṃ vi hoatđôngg̣ giải pháp sang linhh̃ vưcg̣ khác đời sống ứng dungg̣ công nghê g̣ vào nhâṇ dangg̣ chữviết, số vàchữsố viết tay chi phiếu g̣thống ngân hàng; số đơn hàng, sốđiêṇ thoai,g̣ sốvâṇ đơn đươcg̣ viết tay g̣ thống bưu cucg̣ vàmôt sốlinhh̃ vưcg̣ khác Thông qua nghiên cứu nhâṇ thấy đươcg̣ mătnổi trôịcủa giải pháp, nhiên tồn taịsong song đólànhững haṇ chếnhất đinh,g̣ từ TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 76 haṇ chếđó, nhóm nghiên cứu se lh̃ àm rõvàtiến hành cải tiến, khắc phucg̣ thông qua hướng nghiên cứu kếtiếp TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bài 01 - Thuật Toán Object Detection 18.06.2021, xem 7.9.2021, Hoàng Kiếm, Nguyễn Hồng Sơn, Đào Minh Sơn (2001), “Ứng dụng mạng nowrowrron nhân tạo hệ thống xử lý biểu mẫu tự động”, Kỷ yếu hội nghị kỷ niệm 25 năm thành lập Việt Công nghệ Thông tin, tr 560-567 PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, 2006, Xử lý ảnh, Hà Nội, Tìm hiểu chung thị giác máy tính computer vision, xem 07.09.2021, Phạm Đình Khánh, 2019, Bài 13 - Model SSD Object Detection, xem 09.09.2021, Tô Đức Thắng, 2020, Giới Thiệu Mạng Resnet, xem 09.09.2021, Tiếng Anh Bakis, Raimo; Herbst, Noel M.; and Nagy, George "An Experimental Study of Machine Recognition of Hand-printed Numerals", IEEE Trans Systems Science and Cybernetics, Vol SSC-4 No 2, July 1968, pp 119-132 (July 1968) Dimond, Tom L "Experimental device for reading handwritten numbers", Electronic Equipment, Vol No 1, January 1958, pp 6-7 Hussain Mujtaba, 2020, Real-Time Object Detection Using TensorFlow, xem 09.09.2021, Retinanet/Resnet50_v1_fpn_640x640, 09.2021, xem 10.09.2021, TensorFlow Detection Model Zoo, 05.2021, xem 10.09.2021, TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 78 PHỤ LỤC Video demo ứng dụng - Link video: https://drive.google.com/drive/folders/1F3Q6fdjH6bU9Wx7lSnO3Lz2EIMMPSx7?usp=sharing Poster đề tài - Link poster: https://drive.google.com/drive/folders/1_uMpmPqJex4JCVTsAKPAyZCiaFGY lIgi?usp=sharing Source code ứng dụng - Link source code: https://drive.google.com/drive/folders/1Yt5TLx_BLkx603iHIyaZstDwD_oCK DMc?usp=sharing TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com ... CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: XÂY DỰNG GIẢI PHÁP NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG CHO BÀI THI TRÊN GIẤY SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ - Chủ nhiệm đề tài: Lê Nhật Tường - Lớp:... VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN XÂY DỰNG GIẢI PHÁP NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG CHO BÀI THI TRÊN GIẤY SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XỬ LÝ VÀ... nghiên cứu thuật tốn xử lý nhận dạng ảnh số, nhóm nghiên cứu đưa giải pháp nhận dạng nhập điểm tự động cho thi giấy với độ xác cao Ứng dụng góp phần cải thi? ??n quy trình quản lý nhập điểm hệ thống