BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO UBND TỈNH THANH HÓA TRƢỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC TRẦN THỊ TRÀ GIANG NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT NHẬN DẠNG THÔNG TIN TRÊN PHIẾU ĐIỀU TRA VÀ ỨNG DỤNG VÀO XỬ LÝ TỰ ĐỘNG PHIẾU LẤY Ý KIẾN NGƢ[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO UBND TỈNH THANH HÓA TRƢỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC TRẦN THỊ TRÀ GIANG NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT NHẬN DẠNG THÔNG TIN TRÊN PHIẾU ĐIỀU TRA VÀ ỨNG DỤNG VÀO XỬ LÝ TỰ ĐỘNG PHIẾU LẤY Ý KIẾN NGƢỜI HỌC LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠNG NGHỆ THƠNG TIN THANH HĨA, NĂM 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO UBND TỈNH THANH HÓA TRƢỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC TRẦN THỊ TRÀ GIANG NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT NHẬN DẠNG THÔNG TIN TRÊN PHIẾU ĐIỀU TRA VÀ ỨNG DỤNG VÀO XỬ LÝ TỰ ĐỘNG PHIẾU LẤY Ý KIẾN NGƢỜI HỌC LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THƠNG TIN Chun ngành: Khoa học máy tính Mã số: 84.80.101 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS Phạm Thế Anh THANH HÓA, NĂM 2019 Danh sách Hội đồng chấm luận văn Thạc sĩ khoa học Theo Quyết định số1662/QĐ-ĐHHĐ ngày 17 tháng 10 năm 2019 Hiệu trưởng Trường Đại học Hồng Đức: Học hàm, học vị, Họ Cơ quan Chức danh tên Công tác Hội đồng TS Trần Quang Diệu Học viện trị Quốc Gia Chủ tịch Hồ Chí Minh TS Hồng Văn Dũng Trường Đại học Quảng Bình Phản biện TS Vũ Việt Vũ Viện Công nghệ Thông Tin Phản biện Đại học Quốc Gia Hà Nội TS.Trịnh Viết Cường Trường Đại học Hồng Đức Ủy viên TS Nguyễn Thế Cường Trường Đại học Hồng Đức Thư ký Xác nhận Ngƣời hƣớng dẫn Học viên chỉnh sửa theo ý kiến Hội đồng Thanh Hóa, Ngày 18 tháng 11 năm 2019 (Ký ghi rõ họ tên ) TS Phạm Thế Anh i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn: “Nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng thông tin phiếu điều tra ứng dụng vào xử lý tự động phiếu lấy ý kiến ngƣời học” công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu luận văn sử dụng trung thực có nguồn gốc rõ ràng Kết nghiên cứu luận văn chưa công bố cơng trình khác Thanh Hóa, tháng 09 năm 2019 Ngƣời cam đoan Trần Thị Trà Giang ii LỜI CẢM ƠN Để hồn thành luận văn thạc sỹ cách hồn chỉnh trước hết tơi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới quý Thầy Cô giáo trường Đại học Hồng Đức, Thầy Cô trực tiếp giảng dạy lớp cao học Khoa học máy tính - K10 trường Đại học Hồng Đức Thầy Cô thuộc khoa sau đại học giúp đỡ suốt thời gian học trường Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy giáo TS Phạm Thế Anh (Trưởng khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông - Trường Đại học Hồng Đức), người giành nhiều thời gian, tâm huyết với kinh nghiệm kiến thức để tận tình bảo, đưa hướng dẫn cung cấp tài liệu thông tin khoa học cần thiết cho suốt q trình làm luận văn Tơi xin cảm ơn ban giám hiệu trường THPT Đào Duy Từ, tổ Toán-Tin động viên tạo điều kiện giúp đỡ tơi hồn thành nhiệm vụ học tập nghiên cứu Cuối tơi xin gửi lời cảm ơn đến tồn bạn bè, gia đình, người thân bạn học viên lớp cao học Khoa học máy tính - K10 ln sát cánh, động viên tơi hoàn thành luận văn Mặc dù thân nỗ lực cố gắng nhiều luận văn tránh khỏi thiếu sót Do Tơi mong nhận ý kiến đóng góp từ phía Thầy Cô giáo bạn để luận văn hồn thiện Trân trọng cảm ơn! Thanh Hóa, tháng 09 năm 2019 Ngƣời viết luận văn Trần Thị Trà Giang iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ v PHẦN MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Quản lý phản hồi thông tin giáo dục 1.2 Phương pháp lấy ý kiến trực tuyến 1.3 Phương pháp lấy ý kiến thông qua phiếu điều tra 1.4 Xu hướng phát triển kiểm định chất lượng giáo dục 1.5 Các lĩnh vực ứng dụng tiềm khác CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN 12 2.1 Quy trình xử lý phiếu điều tra 12 2.2 Các cách tiếp cận xử lý ảnh thị giác máy 13 2.3 Một số giải pháp phần mềm thương mại nước 14 2.4 Giới hạn đề tài phạm vi nghiên cứu 17 CHƢƠNG NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG KIẾN TRÚC HỆ THỐNG XỬ LÝ PHIẾU ĐIỀU TRA 19 3.1 Kiến trúc tổng quan hệ thống 19 3.2 Tiền xử lý, nâng cao chất lượng ảnh phiếu điều tra 23 3.3 Phát vùng thông tin quan tâm dựa phép tốn hình thái 33 3.3.1 Giới thiệu phép tốn hình thái 33 3.3.2 Đề xuất thuật tốn hình thái dị tìm khu vực bảng biểu 37 iv 3.4 Đề xuất thuật toán định vị vùng trả lời thông tin 44 3.5 Đề xuất thuật toán định phương án trả lời 48 3.6 Đề xuất quy trình cơng cụ hỗ trợ kiểm thử kết nhận dạng 49 3.7 Xử lý thống kê lập báo cáo nhận dạng thông tin 50 3.8 Kết luận Chương 50 CHƢƠNG CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 52 4.1 Môi trường cài đặt phát triển ứng dụng 52 4.2 Một số giao diện hệ thống 53 4.3 Xây dựng kịch kiểm thử 56 4.4 Đánh giá kết thực nghiệm 56 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 63 5.1 Kết luận 63 5.2 Kiến nghị 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 v DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ Hình 2.1 Một số mẫu phiếu trả lời trắc nghiệm 16 Hình 3.1 Sơ đồ kiến trúc tổng quan hệ thống 19 Hình 3.2 Phiếu khảo sát chất lượng hoạt động kết nối phục vụ cộng đồng 21 Hình 3.3 Phiếu khảo sát sinh viên chất lượng giảng dạy 22 Hình 3.4 Kết phân ngưỡng ảnh bên trái với T = 140 23 Hình 3.5 Tìm ngưỡng tự động cách phân tích lược đồ histogram ảnh 24 Hình 3.6 Minh họa ý nghĩa phương sai 25 Hình 3.7 Kết thuật toán Otsu: ảnh gốc (bên trái), ảnh nhị phân (bên phải) 26 Hình 3.8 Góc nghiêng ảnh phiếu 28 Hình 3.9 Xây dựng hàm Next Back để chạy theo biên đường 30 Hình 3.10 Minh họa trường hợp đặc biệt điểm xuất phát 32 Hình 3.11 Một số ví dụ phần tử cấu trúc 34 Hình 3.12 Ví dụ phép mở 36 Hình 3.13 Ví dụ phép đóng 37 Hình 3.14 Minh họa phiếu trả lời vùng bảng biểu chứa thông tin cần nhận dạng 38 Hình 3.15 Kết nhị phân ảnh dùng thuật tốn Otsu 39 Hình 3.16 Phần tử cấu trúc dò đường thẳng dọc (trái) ngang (phải) 40 Hình 3.17 Kết áp dụng phép tốn hình thái để dị tìm đường thẳng ngang dọc ảnh (ảnh crop khu vực bảng biểu) 41 Hình 3.18 Phần tử cấu trúc dị tìm điểm giao 44 Hình 3.19 Định vị điểm giao (3-nhánh) vùng bảng biểu Ảnh gốc vẽ trồng lên để thuận tiện theo dõi nội dung vị trí 47 vi Hình 3.20 Định vị hàng từ hàng kế trước làm tăng đáng kể độ xác 48 Hình 4.1 Giao diện hệ thống 54 Hình 4.2 Minh họa giao diện mở tệp ảnh để nhận dạng 54 Hình 4.3 Giao diện kết nhận dạng phiếu 55 Hình 4.4 Giao diện kiết xuất kết tệp Excel 55 Hình 4.5 Một số mẫu phiếu bị xoay góc khác 56 Hình 4.6 Ảnh đầu vào hệ thống với nhiều chi tiết bị đứt nét, bị nhiễu 58 Hình 4.7 Kết dùng phép tốn hình thái màu để trích chọn vùng bảng biểu số báo danh 59 Hình 4.8 Kết dùng phép tốn hình thái để dị tìm line dọc điểm cắt (3 nhánh) 60 Hình 4.9 Hiệu chỉnh kết dị tìm điểm cắt 61 Hình 4.10 Kết nhận dạng cuối (vẽ trận lên ảnh gốc để dễ quan sát) 62 PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hiện nay, có nhiều hình thức để đánh giá, phân loại giáo viên mà áp dụng, dự thăm lớp, kiểm tra, tra đột xuất, tổ chức hội thi giáo viên dạy giỏi cấp … Tuy nhiên, hình thức có tính tích cực tương đối Theo tôi, việc đánh giá, phân loại giáo viên tương lai cần thêm kênh đánh giá cơng khai, rộng rãi từ phía em giáo viên quản lí dạy dỗ Những thơng tin cung cấp cho cấp quản lí Giáo dục, Ban Giám tất giáo viên nhà trường nắm bắt tâm lí, nguyện vọng, yêu cầu học sinh giáo viên dạy dỗ Giáo viên cần tơn trọng thừa nhận quyền lợi, nguyện vọng học sinh, sinh viên Có vậy, giáo viên nắm bắt tâm lý hiểu em để sớm thay đổi cách thức quản lý, dạy học cách có hiệu Nhưng thực tế, giáo viên biết lắng nghe, điều chỉnh cách dạy học theo nhu cầu học sinh em ngày hứng thú hơn, yêu thích với việc học Chính giáo dục thời đại cần thẳng thắn, dân chủ động lực để giáo dục phát triển Ngày 01/11/2007, Bộ Giáo dục & Đào tạo thức định số 65/2007/QĐ-BGDĐT yêu cầu trường đại học, cao đẳng nước phải nghiêm túc thực công tác đánh giá hài lòng sinh viên giáo viên báo cáo kết cho Bộ Các trường đại học toàn quốc bắt đầu ý đến hoạt động này, nhiên cách làm cịn thủ cơng tổ chức thực lấy ý kiến người học qua hệ thống online dựa web Hiển nhiên việc áp dụng hệ thống cho hiệu thấp nhược điểm cố hữu chúng Ban đầu làm thủ công với số lượng học sinh, sinh viên khoảng vài trăm học sinh khơng có vấn đề gì, trường hợp số lượng học sinh, sinh viên khảo sát lớn việc làm thủ công không thể, phải nhiều thời gian cơng sức để hồn thành cơng việc 52 CHƢƠNG CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 4.1 Môi trƣờng cài đặt phát triển ứng dụng Hệ thống xây dựng dựa cơng cụ lập trình Microsoft Visual 2010 với kiến trúc ứng dụng WinForm (MFC) Microsoft Visual Studio mơi trường phát triển tích hợp từ Microsoft Nó sử dụng để phát triển chương trình máy tính cho Microsoft Windows, trang web, ứng dụng web dịch vụ web Visual Studio sử dụng tảng phát triển phần mềm Microsoft Windows API, Windows Forms, Windows Presentation Foundation, Windows Store Microsoft Silverlight Nó sản xuất hai ngôn ngữ máy mã số quản lý Visual Studio bao gồm trình soạn thảo mã hỗ trợ IntelliSense cải tiến mã nguồn Trình gỡ lỗi tích hợp hoạt động trình gỡ lỗi mức độ mã nguồn gỡ lỗi mức độ máy Cơng cụ tích hợp khác bao gồm mẫu thiết kế hình thức xây dựng giao diện ứng dụng, thiết kế web, thiết kế lớp thiết kế giản đồ sở liệu Nó chấp nhận plug-in nâng cao chức hầu hết cấp bao gồm thêm hỗ trợ cho hệ thống quản lý phiên (như Subversion) bổ sung thêm công cụ biên tập thiết kế trực quan cho miền ngôn ngữ cụ thể cơng cụ dành cho khía cạnh khác quy trình phát triển phần mềm Visual Studio hỗ trợ nhiều ngơn ngữ lập trình khác cho phép trình biên tập mã gỡ lỗi để hỗ trợ (mức độ khác nhau) ngơn ngữ lập trình Các ngơn ngữ tích hợp gồm có C, C++ C++/CLI (thông qua Visual C++), VB.NET (thông qua Visual Basic.NET), C thăng (thông qua Visual C#) F thăng (như Visual Studio 2010[2]) Hỗ trợ cho ngôn ngữ khác J++/J thăng, Python Ruby thông qua dịch vụ cài đặt riêng rẽ Nó hỗ trợ XML/XSLT, HTML/XHTML, JavaScript CSS Visual Studio cho phép nhà phát triển viết phần mở rộng cho Visual Studio để mở rộng tính Những phần mở rộng "cắm vào" Visual Studio mở rộng tính Các phần mở rộng đến dạng 53 macro, add-in gói Các macro đại diện cho nhiệm vụ lặp lặp lại hành động mà nhà phát triển ghi lại theo chương trình để tiết kiệm, p231 cài đặt Các chế độ biệt lập vỏ tạo AppID mới, nơi gói cài đặt Những thứ bắt đầu với thực thi khác Nó nhằm mục đích cho phát triển mơi trường phát triển tùy chỉnh, cho ngôn ngữ cụ thể kịch cụ thể1 Sau phát hành Visual Studio 2008, Microsoft tạo Visual Studio Gallery Nó phục vụ vị trí trung tâm cho đăng tải thông tin phần mở rộng cho Visual Studio Phát triển cộng đồng phát triển thương mại tải lên thơng tin phần mở rộng họ đến Visual Studio.NET 2002 thông qua Visual Studio 2010 Người sử dụng trang web đánh giá xem lại phần mở rộng để giúp đánh giá chất lượng phần mở rộng đăng RSS feed thông báo cho người dùng cập nhật tới trang web tính gắn thẻ lên kế hoạch Với ưu điểm nhanh, mạnh, thiên xử lý đồ họa phép tốn ma trận, chúng tơi đề xuất sử dụng Visual C ++ đết phát triển ứng dụng 4.2 Một số giao diện hệ thống Hình 4.1 mơ giao diện hệ thống gồm chức sau: - Mở tệp để chọn nhiều ảnh vào hệ thống - Chấm bài: thực xử lý nhận dạng phiếu điều tra - Kiểm dò Hiệu chỉnh: cho phép kiểm dị kết chấm, hiệu trực tiếp kết chấm (nếu cần thiết) - Các chức thống kê, lập báo cáo, kiết xuất kết nhận dạng - Các chức phóng to, thu nhỏ ảnh để thuận tiện việc thao tác với ảnh https://vi.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Visual_Studio 54 Hình 4.1 Giao diện hệ thống Hình 4.2 minh họa kết mở số ảnh nhận dạng phiếu trả lời trắc nghiệm Hình 4.2 Minh họa giao diện mở tệp ảnh để nhận dạng 55 Hình 4.3 Giao diện kết nhận dạng phiếu Hình 4.4 Giao diện kiết xuất kết tệp Excel 56 4.3 Xây dựng kịch kiểm thử Để đánh giá kết nhận dạng hệ thống, xây dựng số kịch kiểm thử sau: - Kịch xử lý phiếu nghiêng: phiếu xoay góc ngẫu nhiên nằm khoảng từ -15 độ đến + 15 độ - Các phiếu có tơ ngẫu nhiên nhiều phương án câu trả lời - Các câu trả lời để trắng, khơng tơ phiếu Hình 4.5 Một số mẫu phiếu bị xoay góc khác Kết xử lý trình bày phần 4.4 Đánh giá kết thực nghiệm Tổng số phiếu tham gia thử nghiệm hệ thống khoảng 50 phiếu, quét vào máy tính sau trải qua phép biến đổi mô tả để tạo khoảng 450 ảnh phiếu khác Kết nhận dạng cho loại kịch sau: 57 STT Kịch kiểm thử Nhận dạng phiếu bị nghiêng Số lƣợng phiếu Kết nhận dạng Kết lỗi 150 138 (92%) 12 (8%) 210 198 (94.2%) 12 (5.8%) 140 135 (96.4%) (3.6%) Các phiếu tô nhiều phương án cho câu trả lời Các phiếu có câu không tô phương án Thời gian xử lý nhận dạng: Với máy Intel Core I5, RAM 8GB, hệ thống có khả xử lý 150 thời gian phút (tương đương 9000 phiếu/1h) 4.4 Mở rộng kết cho hệ thống chấm thi trắc nghiệm Trong phần mở rộng kết để chấm tự động thi trắc nghiệm áp dụng trường THPT Đào Duy Từ Các Hình 4.6 đến 4.9 minh họa ảnh phiếu trả lời, kết trung gian kết nhận dạng cuối Như quan sát ảnh kết quả, ảnh đầu vào có nhiều chi tiết bị đứt nét, bị nhiễu với mức độ nặng hệ thống định vị xác vị trí trả lời nhận dạng xác câu tơ 58 Hình 4.6 Ảnh đầu vào hệ thống với nhiều chi tiết bị đứt nét, bị nhiễu 59 Hình 4.7 Kết dùng phép tốn hình thái màu để trích chọn vùng bảng biểu số báo danh 60 Hình 4.8 Kết dùng phép tốn hình thái để dị tìm line dọc điểm cắt (3 nhánh) 61 Hình 4.9 Hiệu chỉnh kết dị tìm điểm cắt 62 Hình 4.10 Kết nhận dạng cuối (vẽ trận lên ảnh gốc để dễ quan sát) 63 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Chúng cố gắng thực hoàn thành yêu cầu đề cương luận văn phê duyệt Cụ thể, luận văn tìm hiểu quy trình phương pháp đánh giá khách quan dựa hình thức trắc nghiệm; nghiên cứu ứng dụng thuật toán xử lý ảnh việc nhận dạng thông tin phiếu điều tra; xây dựng thành công hệ thống xử lý tự động phiếu lấy ý kiến người học Những kết hoàn thành được: - Xây dựng báo cáo tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước chủ đề liên quan - Nghiên cứu, tìm hiểu số mẫu phiếu lấy ý kiến người học sử dụng số trường đại học, cao đẳng nước - Xây dựng kiến trúc tổng quan hệ thống xử lý phiếu điều tra - Cài đặt thành công hệ thống sản phẩm ứng dụng demo Hệ thống đề xuất có ưu điểm sau đây: - Phiếu điều tra in loại giấy A4 thông thường, không yêu cầu giấy chuyên dụng, tiết kiệm giá thành sử dụng - Không yêu cầu sinh viên phải tơ trịn, sinh viên việc tích chéo (x) tích chữ V vào trịn Đây điểm mạnh phần mềm độ xác cao thuật tốn nhận dạng - Sinh viên dùng loại bút để tích vào trịn (bút bi, mực, phớt) với đủ loại màu sắc khác Không thiết phải dùng bút chì Thực tế cho thấy, thực công việc khảo sát, sinh viên thường khơng sử dụng bút chì bên cạnh nên khó để yêu cầu dùng bút chì Hơn nữa, tâm lý sinh viên thực đánh giá thường không trọng đến nội dung trách nhiệm người đánh giá, u cầu sinh viên phải tơ trịn tốn nhiều thời gian làm nản chí việc đánh giá - Tốc độ xử lý nhanh 64 - Phần mềm nhận dạng dấu tích với độ xác tốt Có khả xử lý hiệu trường hợp sau: + Máy qt mờ + Sinh viên tích mờ, khơng rõ ràng + Sinh viên tích hai trịn nội dung đánh giá + Sinh viên khơng tích + Sinh viên tích tràn khỏi trịn phương án 5.2 Kiến nghị - Đề xuất sử dụng phần mềm việc xử lý phiếu thăm dò ý kiến tất mặt, lĩnh vực xã hội - Trong giáo dục nên tăng cường ứng dụng phần mềm xử lý phiếu lấy ý kiến người học việc đánh giá lực giáo viên, chương trình đào tạo nhà trường… - Đối với nơi công tác trường THPT Đào Duy Từ thành phố Thanh Hóa, đề xuất áp dụng kết luận văn để đánh giá trình giảng dạy giáo viên, tinh thần trách nhiệm giáo viên ban giám hiệu nhà trường với nhau, với học sinh thường xuyên hơn, để nắm bắt tâm tư nguyện vọng từ đưa hướng phát triển tốt cho nhà trường tầm vóc học tập học sinh - Có thể mở rộng thiết kế phiếu trả lời trắc nghiệm cho kỳ thi nhà trường nơi cơng tác để sử dụng phần mềm chấm điểm cho học sinh, tiết kiệm chi phí độ xác cao 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt [1] Phạm Thế Anh, Nguyễn Mạnh An, Đỗ Năng Tồn, Giáo trình Xử lý ảnh, NXB Giáo dục, 2017 [2] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (2002), Nhập môn Xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật, 2002 [3] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Tồn, Giáo trình Xử lý ảnh số, Đại học Thái Nguyên, 2007 Tài liệu Tiếng Anh [4] The-Anh Pham, Nam Hoang, Hao Le, and Hong Le, "Symbol recognition using directional and spatial features", International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA'15), 2015 [5] The-Anh Pham, "Pair-wisely optimized clustering tree for feature indexing", Computer Vision and Image Understanding (IF = 2.134), accepted for publication, 2016 [6] D.H Ballard Generalizing the hough transform to detect arbitrary patterns Communications of the ACM, 13(2):111–122, 1981 [7] N Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Trans Syst., Man Cybern., vol 9, no 1, pp 62–66, Jan 1979 [8] Liao, P-S & Chung, P-C., "A fast algorithm for multilevel thresholding", Journal of Information Science and Engineering 17 (5): 713-727, 2001 [9] Muja, M and Lowe, D G (2009) Fast approximate nearest neighbors with automatic algorithm configuration In In VISAPP International Conference on Computer Vision Theory and Applications, pages 331–340 [10] Lu, "Bag-of-features for visual recognition", in Research Notes, April 24, 2013, https://littlecheesecake.wordpress.com/2013/04/24/research-bag-of- features-for-visual-recognition/ 66 [11] Navneet Dalal and Bill Triggs, "Histograms of Oriented Gradients for Human Detection", 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 886-893, 2005 [12] Mori, G., Belongie, S., and Malik, J Shape contexts enable efficient retrieval of similar shapes In Proceedings of the IEEE Computer Society Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’01), volume 1, pages 723730, 2001