2 TÓM TẮT ĐỒ ÁN 3 DANH SÁCH HÌNH VẼ 6 DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU 7 CHƯƠNG 1. CÁC VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH 8 1.1. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh 8 1.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 9 1.2.1. Một số khái niệm 9 1.2.2. Biểu diễn ảnh 10 1.2.3. Tăng cường ảnh khôi phục ảnh 10 1.2.4. Nhận dạng ảnh 11 1.3. Thu nhận ảnh 11 1.3.1. Thiết bị thu nhận ảnh 11 1.3.2. Biểu diễn màu 12 1.3.3. Hệ tọa độ màu 13 1.4. Các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản 13 1.4.1. Nhị phân hóa 13 1.4.2. Khử nhiễu 14 1.4.3. Làm trơn biên, lấp đầy chỗ trống 14 1.4.4. Đường thẳng Hough 15 1.4.5. Chỉnh độ nghiêng của ảnh 17 CHƯƠNG 2. NHẬN DẠNG PHIẾU TRẮC NGHIỆM 18 2.1. Mô tả bài toán 18 2.2. Các mẫu phiếu thi trắc nghiệm thường gặp 18 2.3. Kỹ thuật nhận dạng chung phiếu trắc nghiệm 24 2.3.1. Các tham số cần thiết 24 2.3.2. Nhận dạng đường thẳng dày 24 2.3.3. Chỉnh độ nghiêng 25 2.3.4. Nhận dạng gai 27 2.3.5. Tách ô 29 2.3.6. Nhận dạng ô được chọn 29 CHƯƠNG 3.. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 31 3.1 Tìm hiểu yêu cầu bài toán 31 3.2 Phân tích hệ thống 31 3.2.1 Biểu đồ ca sử dụng 31 3.2.2 Sơ đồ lớp lĩnh vực 32 3.2.3 Đặc tả hiện thực hóa user case 33 3.3 Thiết kế giao diện 44 3.3.1 Giao diện đăng nhập 44 3.3.2 Giao diện quét phiếu trắc nghiệm 45 3.3.3 Giao diện hiển thị phiếu thi 46 3.3.4 Giao diện đọc ghi đáp án 47 3.3.5 Giao diện cài đặt hệ thống 48 3.4 Thiết kế cơ sở dữ liệu 49 3.5 Thực nghiệm kết quả
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN _ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH: KỸ THUẬT PHẦN MỀM Đề tài: NHẬN DẠNG PHIẾU TRẢ LỜI TRẮC NGHIỆM Sinh viên thực hiện: Giảng viên hƣớng dẫn: MAI NGÂN SƠN Lớp KTPM1 K7 Th.S LÊ THỊ THỦY Hà Nội, 05/2016 LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh khoa học tƣơng đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, quy mô công nghiệp, song xử lý ảnh bắt đầu xuất máy tính chuyên dụng Nhận dạng phận quan trọng xử lý ảnh đƣợc ứng dụng hiệu nhiều lĩnh vực khác nhƣ y tế, quốc phòng, nghiên cứu vũ trụ Mục đích đồ án nghiên cứu áp dụng xử lý ảnh vào việc nhận dạng tự động phiếu trắc nghiệm Từ làm tảng cho việc xây dựng phát triển hệ thống tổ chức thi chấm trắc nghiệm tự động Trong kỳ thi trắc nghiệm, em nhận thấy rằng: việc xử lý kết thi cách thủ công tốn công sức, khả nhầm lẫn cao, đặc biệt kỳ thi quy mô lớn Nếu công việc xử lý kết thi đƣợc tự động hóa hiệu nhiều Do em có ý tƣởng xây dựng hệ thống nhận dạng tự động phiếu thi trắc nghiệm nhằm mục tiêu có đƣợc hệ thống nhận dạng dễ áp dụng, dùng chung, tốc độ nhanh, với độ xác cao Mặc dù em cố gắng việc thu thập nghiên cứu tài liệu, tìm hiểu ngôn ngữ cài đặt nhƣng thời gian không cho phép trình độ hạn chế, bên cạnh tài liệu nghèo nàn nên không tránh khỏi sai sót Vì vậy, em mong nhận đƣợc đánh giá đóng góp, bổ sung khuyến khích cô giáo hƣớng dẫn, thầy cô giáo khoa Công Nghệ Thông Tin bạn để em hoàn thành tốt đồ án tốt nghiệp Cuối em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới hƣớng dẫn bảo tận tình cô giáo Lê Thị Thủy thầy cô khoa Công nghệ thông tin giúp đỡ trình thực đồ án tốt nghiệp Hà Nội, tháng năm 2016 Sinh viên thực hiện: Mai Ngân Sơn TÓM TẮT ĐỒ ÁN Xử lý ảnh lĩnh vực có nhiều ứng dụng thiết thực thực tế Báo cáo trình bày ứng dụng xử lý ảnh vào tự động nhận dạng phiếu trả lời thi trắc nghiệm Em nhận thấy hệ thống có nhiều ý nghĩa thực tiễn có khả ứng dụng cao Đồ án tốt nghiệp trình bày hệ thống xử lý tự động phiếu thi, bao gồm nội dung sau: Chƣơng Các vấn đề xử lý ảnh Chƣơng Nhận dạng phiếu trắc nghiệm Chƣơng Xây dựng chƣơng trình MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU TÓM TẮT ĐỒ ÁN DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU CHƢƠNG CÁC VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh 1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.2.1 Một số khái niệm .9 1.2.2 Biểu diễn ảnh 10 1.2.3 Tăng cƣờng ảnh – khôi phục ảnh 10 1.2.4 Nhận dạng ảnh .11 1.3 Thu nhận ảnh 11 1.3.1 Thiết bị thu nhận ảnh 11 1.3.2 Biểu diễn màu 12 1.3.3 Hệ tọa độ màu 13 1.4 Các kỹ thuật xử lý ảnh 13 1.4.1 Nhị phân hóa 13 1.4.2 Khử nhiễu 14 1.4.3 Làm trơn biên, lấp đầy chỗ trống 14 1.4.4 Đƣờng thẳng Hough 15 1.4.5 Chỉnh độ nghiêng ảnh .17 CHƢƠNG NHẬN DẠNG PHIẾU TRẮC NGHIỆM 18 2.1 Mô tả toán 18 2.2 Các mẫu phiếu thi trắc nghiệm thƣờng gặp 18 2.3 Kỹ thuật nhận dạng chung phiếu trắc nghiệm 24 2.3.1 Các tham số cần thiết 24 2.3.2 Nhận dạng đƣờng thẳng dày 24 2.3.3 Chỉnh độ nghiêng 25 2.3.4 Nhận dạng gai 27 2.3.5 Tách ô 29 2.3.6 Nhận dạng ô đƣợc chọn 29 CHƢƠNG XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH .31 3.1 Tìm hiểu yêu cầu toán .31 3.2 Phân tích hệ thống 31 3.2.1 Biểu đồ ca sử dụng 31 3.2.2 Sơ đồ lớp lĩnh vực 32 3.2.3 Đặc tả thực hóa user case 33 3.3 Thiết kế giao diện 44 3.3.1 Giao diện đăng nhập 44 3.3.2 Giao diện quét phiếu trắc nghiệm 45 3.3.3 Giao diện hiển thị phiếu thi 46 3.3.4 Giao diện đọc ghi đáp án 47 3.3.5 Giao diện cài đặt hệ thống 48 3.4 Thiết kế sở liệu 49 3.5 Thực nghiệm kết .50 3.5.1 Thực nghiệm góc nghiêng 50 3.5.2 Thực nghiệm tách dòng 51 3.5.3 Thực nghiệm tách ô 51 3.5.4 Thực nghiệm ô đƣợc tích 52 3.5.5 Kết thực nghiệm 53 KẾT LUẬN .54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1.2 Hình với độ phân giải khác Hình 1.3 Hệ tọa độ màu RGB 12 Hình 1.4 Hệ tọa độ màu RGB 13 Hình 1.5 Đƣờng thằng Hough trục tọa độ 16 Hình 2.1 Phiếu trắc nghiệm 50 câu bị nghiêng scan 19 Hình 2.2 Phiếu trắc nghiệm 100 câu 20 Hình 2.3 Phiếu trắc nghiệm 50 câu khung 21 Hình 2.4 Phiếu trắc nghiệm 100 câu khung .22 Hình 2.5 Phiếu trắc nghiệm 80 câu gai .23 Hình 2.6 Phiếu trả lời đƣợc quét chiều 26 Hình 2.7 Phiếu trả lời đƣợc quét ngƣợc chiều 27 Hình 2.8 Các gai đƣợc đặt thẳng hàng với ô trắc nghiệm 27 Hình 2.9 Hình chiếu dòng lên trục Oy 29 Hình 2.10 Khoanh vùng ô 29 Hình 3.1 Biểu đồ ca sử dụng nhận dạng phiếu trắc nghiệm 31 Hình 3.2 Sơ đồ lớp lĩnh vực 32 Hình 3.3 Biểu đồ hoạt động ca sử dụng quét ảnh 34 Hình 3.4 Sơ đồ trình tự quét phiếu trắc nghiệm 35 Hình 3.5 Biểu đồ hoạt động ca sử dụng đọc ghi đáp án 37 Hình 3.6 Sơ đồ trình tự ca sử dụng đọc ghi đáp án 38 Hình 3.7 Biểu đồ hoạt động chấm điểm 40 Hình 3.8 Biểu đồ hoạt động cài đặt hệ thống 42 Hình 3.9 Sơ đồ trình tự cài đặt hệ thống 43 Hình 3.10 Giao diện đăng nhập .44 Hình 3.11 Giao diện xử lý phiếu thi 45 Hình 3.12 Giao diện hiển thị phiếu thi 46 Hình 3.13 Giao diện đọc ghi file đáp án 47 Hình 3.14 Giao diện cài đặt hệ thống 48 Hình 3.15 Phiếu có góc nghiêng độ .50 Hình 3.16 Tách dòng 51 Hình 3.17 Tách ô .51 Hình 3.18 Thực nghiệm xác định ô trắc nghiệm .52 DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU Bảng 4.1 Bảng mô tả thiết kế liệu phiếu thi 49 Bảng 4.2 Bảng mô tả thiết kế liệu đáp án 49 Bảng 4.3 Bảng mô tả thiết kế liệu cài đặt .49 CHƢƠNG CÁC VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh Để hình dung cấu hình hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay hệ thống xử lý ảnh dùng nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết xem xét bƣớc cần thiết xử lý ảnh Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Trƣớc hết trình thu nhận ảnh Ảnh thu nhận qua camera Thƣờng ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhƣng tín hiệu số hóa (loại CCD – Charge Coupled Devide) Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh đƣợc quét scanner Chi tiết trình thu nhận ảnh đƣợc mô tả mục 1.3 Tiếp theo trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lƣợng hóa, trƣớc chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công 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 Giai đoạn phát đặc tính nhƣ biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc tính, v.v… Cuối cùng, tùy theo mục đích ứng dụng, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác Các giai đoạn trình xử lý ảnh mô tả nhƣ hình 1.2 Các vấn đề xử lý ảnh Nhƣ đề cập phần giới thiệu, thấy đƣợc cách khái quát vấn đề xử lý ảnh Để hiểu chi tiết hơn, trƣớc tiên ta xem xét hai khái niệm (thuật ngữ) thƣờng dùng xử lý ảnh, Pixel (phần tử ảnh) Grey level (mức xám), tóm tắt vấn đề 1.2.1 Một số khái niệm Pixel (Picture Element): phần tử ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Trong trình số hóa, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua trình lấy mẫu (rời rạc hóa không gian) lƣợng hóa thành phần giá trị mà 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 Nhƣ vậy, ảnh tập hợp pixel Ở cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến hệ thống đồ họa máy tính Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel pixel thiết bị Khái niệm pixel thiết bị xem xét nhƣ sau: ta quan sát hình (trong chế độ đồ họa), hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi pixel Mỗi pixel gồm cặp tọa độ (x, y) màu Hình 1.2 Hình với độ phân giải khác Cặp tọa độ (x, y) tạo nên độ phân giải (resolution) Nhƣ hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: hình CGA có độ phân giải 320 x 320; hình VGA 640 x 350,… Nhƣ vậy, ảnh tập hợp điểm ảnh Khi đƣợc số hóa, thƣờng đƣợc biểu diễn bảng hai chiều I(n, p): n dòng p cột Ta nói ảnh gồm n x p pixels Ngƣời ta thƣờng ký hiệu I(x, y) để pixel Hình 1.2 cho ta thấy việc biểu diễn ảnh với độ phân giải khác Một pixel lƣu trữ 1, 4, hay 24 bit Gray level: Mức xám Mức xám kết mã hóa tƣơng ứng cƣờng độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết trình lƣợng hóa Cách mã hóa kinh điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hóa 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật Vì 2^8 = 256 (0, 1, …, 255), nên với 256 mức, pixel đƣợc mã hóa bit 1.2.2 Biểu diễn ảnh Trong biểu diễn ảnh, ngƣời ta thƣờng dùng phần tử đặc trƣng ảnh pixel Nhìn chung xem hàm hai biến chứa thông tin nhƣ biểu diễn ảnh Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta mô tả logic hay định lƣợng tính chất hàm Trong biểu diễn ảnh cần ý tính trung thực ảnh tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lƣợng ảnh tính hiệu kỹ thuật xử lý Việc xử lý ảnh số yêu cầu ảnh phải đƣợc mẫu hóa lƣợng tử hóa Thí dụ ảnh ma trận 512 dòng gồm khoảng 512 x 512 pixel Việc lƣợng tử hóa ảnh chuyển đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu số (Analog Digital Convert) ảnh lấy mẫu sang số hữu hạn mức xám Một số mô hình thƣờng đƣợc dùng biểu diễn ảnh: mô hình toán, mô hình thống kê Trong mô hình toán, ảnh hai chiều đƣợc biểu diễn nhờ hàm hai biến trực giao gọi hàm sở Với mô hình thống kê, ảnh đƣợc coi nhƣ phần tử tập hợp đặc trƣng đại lƣợng nhƣ: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phƣơng sai, moment 1.2.3 Tăng cƣờng ảnh – khôi phục ảnh Tăng cƣờng ảnh bƣớc quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Nó gồm loạt kỹ thuật nhƣ: lọc độ tƣơng phản, khử nhiễu, màu, v.v… 10 3.2.3.4 Ca sử dụng cài đặt hệ thống Tên ca sử dụng Mô tả Cài đặt hệ thống Tác nhân Sự kiện User Ca sử dụng bắt đầu ngƣời dùng chọn chức cài đặt hệ thống Tiền điều kiện Hậu điều kiện - - Ngƣời dùng vào khu vực cài đặt hệ thống, hình hiển thi form cài đặt Ngƣời dùng bấm nút lƣu thay đổi, thông tin cài đặt đƣợc thay đổi Ứng dụng đƣợc khởi chạy đăng nhập Không có 41 Hình 3.8 Biểu đồ hoạt động cài đặt hệ thống 42 Hình 3.9 Sơ đồ trình tự cài đặt hệ thống 43 3.3 Thiết kế giao diện 3.3.1 Giao diện đăng nhập Hình 3.10 Giao diện đăng nhập Màn hình đăng nhập gồm ô tên đăng nhập mật Khi ngƣời dùng nhập tên đăng nhập mật hệ thống chuyển ngƣời dùng đến với chức chƣơng trình 44 3.3.2 Giao diện quét phiếu trắc nghiệm Hình 3.11 Giao diện xử lý phiếu thi Chƣơng trình có ba chức chính, đọc quét phiếu trắc nghiệm, đọc ghi file đáp án, cài đặt hệ thống Hình hình đọc quét phiếu trắc nghiệm Ở phía dƣới bên trái hình ta có nút “Tải phiếu thi lên” Khi bấm nút này, hệ thống mở thƣ mục đƣợc chọn, ngƣời dùng lựa chọn file ảnh cần quét Sau quét xong file ảnh chƣơng trình hiển thi danh sách phiếu thi đƣợc quét lên datagridview bên Ngƣời dùng lựa chọn vào phiếu có danh sách Ngay lập tức, datagridview bên phải câu trả lời ngƣời dùng phiếu thi Ở bên ta thấy có ba nút “Chấm thi”, “’Xem thi”, “Lƣu phiếu” tƣơng ứng với ba chức xử lý phiếu chƣơng trình 45 3.3.3 Giao diện hiển thị phiếu thi Hình 3.12 Giao diện hiển thị phiếu thi Khi nhấn nút hiển thị phiếu thi, form giao diện hiển thị phiếu thi xuất Hình ảnh phiếu thi đƣợc scan, ô lựa chọn đƣợc khoanh vùng màu đỏ 46 3.3.4 Giao diện đọc ghi đáp án Hình 3.13 Giao diện đọc ghi file đáp án 47 3.3.5 Giao diện cài đặt hệ thống Hình 3.14 Giao diện cài đặt hệ thống 48 3.4 Thiết kế sở liệu Bảng phiếu thi Tên trƣờng MDT SBD TraLoi Kiểu liệu String String String Độ rộng Giải thích Mã đề thi Số báo danh Câu trả lời Bảng Bảng mô tả thiết kế liệu phiếu thi Bảng đáp án Tên trƣờng MDT DA Kiểu liệu String String Độ rộng 1024 Giải thích Mã đề thi Đáp án Bảng Bảng mô tả thiết kế liệu đáp án Bảng cài đặt Tên trƣờng ID ThuocTinh GiaTri Kiểu liệu Integer String String Độ rộng 32 1024 Giải thích Thuộc tính Giá trị thuộc tính Bảng Bảng mô tả thiết kế liệu cài đặt 49 3.5 Thực nghiệm kết 3.5.1 Thực nghiệm góc nghiêng Kết thực nghiệm xác định góc nghiêng: - Thời gian xác định: 0.01 s - Độ xác : 100% Hình 3.15 Phiếu có góc nghiêng độ 50 3.5.2 Thực nghiệm tách dòng Kết thực nghiệm tách dòng: - Thời gian xác định: 0.01 s - Độ xác : 100% Hình 3.16 Tách dòng 3.5.3 Thực nghiệm tách ô - Thời gian tách ô: không đáng kể - Độ xác : 100% Hình 3.17 Tách ô 51 3.5.4 Thực nghiệm ô đƣợc tích Với diên tích vùng đƣợc xét 20 pixel*20 pixel, ngƣỡng điểm đen tối thiểu dƣới ngƣỡng điểm đen tối thiểu ứng với trƣờng hợp đƣợc tích, ngƣỡng diện tích vùng đƣợc tích 150 (pixel*pixel), có kết thực nghiệm: - Thời gian nhận dạng: 0.02 s - Độ xác :99% Hình 3.18 Thực nghiệm xác định ô trắc nghiệm 52 3.5.5 Kết thực nghiệm - Từ thực nghiệm, em rút nhận xét sau: - Thuật toán kết nhận dạng có độ xác cao, tốc độ nhận dạng nhanh 53 KẾT LUẬN Trong đồ án tốt nghiệp này, em thực đƣợc công việc sau: Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật xử lý ảnh nhận dạng phiếu trả lời trắc nghiệm Nghiên cứu phát triển số thuật toán áp dụng cho nhận dạng mẫu phiếu trả lời Phân tích sơ chức hệ thống chấm thi trắc nghiệm Viết chƣơng trình nhận dạng thực nghiệm hai mẫu phiếu trả lời Kết thực nghiệm khả quan: Hƣớng phát triển đồ án tốt nghiệp tƣơng lai: Nâng cao hiệu độ xác việc nhận dạng phiếu trắc nghiệm Tìm hiểu sâu kiến thức nghiệp vụ để xây dựng hệ thống tổ chức thi chấm thi tự động 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ian T Young, Jan J.Gerbrands, Lucas J van Vliet Image Processing Fundamentals [2] John C Russ The image processing handbook, third edition CRC Press [3] William K Pratt Digital Image Processing: PIKS Inside, Third Edition [4] Jaroslav Borovieka Circle detection using Hough transforms documentation [5] Ali Ajdari Rad, Karim Faez, Navid Qaragozlou Fast circle detection using Gradient pair vectors [6] Philippe Crochat, Daniel Franklin Back-Progagation Neural Network Tutorial [7] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy Nhập môn xử lý ảnh số Nhà xuất khoa học kỹ thuật 55 [...]... - Nhận dạng kết quả tự động - Thực hiện chấm điểm - Lƣu trữ thông tin Để hệ thống có thể nhận dạng đƣợc phiếu trả lời, các phiếu này phải có một khuôn mẫu cố định, sau đó ta áp dụng các kỹ thuật nhận dạng để đọc kết quả trả lời từ phiếu Dƣới đây sẽ trình bày chi tiết về thiết kế mẫu phiếu trả lời và các kỹ thuật nhận dạng phiếu 2.2 Các mẫu phiếu thi trắc nghiệm thƣờng gặp Để hệ thống có thể nhận dạng. .. khung 22 Hình 2.5 Phiếu trắc nghiệm 80 câu không có gai 23 2.3 Kỹ thuật nhận dạng chung phiếu trắc nghiệm Trong phần này, chúng ta lần lƣợt xem xét các thuật toán chung trong nhận dạng phiếu trắc nghiệm 2.3.1 Các tham số cần thiết Để có thể nhận dạng đƣợc định dạng chung của phiếu trả lời, ta cần biết một số các tham số Các tham số này đƣợc tạo khi hệ thống sinh phiếu trả lời dƣới dạng Word Dƣới đây... ngoài vùng nhận dạng phải có phần dành cho các câu hỏi mở nếu có Ở cuối tờ phiếu, nên có những hƣớng dẫn cần thiết về quy cách trắc nghiệm để tránh những lỗi không hợp lệ gây ra bởi ngƣời trắc nghiệm Các mẫu phiếu trả lời dƣới đây: Hình 2.1 Phiếu trắc nghiệm 50 câu bị nghiêng khi scan 19 Hình 2.2 Phiếu trắc nghiệm 100 câu 20 Hình 2.3 Phiếu trắc nghiệm 50 câu không có khung 21 Hình 2.4 Phiếu trắc nghiệm. .. ô trắc nghiệm Phần dành cho trắc nghiệm phải đƣợc thiết kế đậm để có thể nhận dạng chính xác Ngoài ra mẫu thi trắc nghiệm phải có tính thẩm mỹ cao và thuận tiện đối với ngƣời chấm điểm Ở đây, em dùng hai mẫu trắc nghiệm, sẽ đƣợc nói chi tiết ở dƣới đây Vùng nhận dạng cần nằm gọn trong tờ giấy, không đƣợc gần mép giấy quá để tránh khi đƣa vào máy scanner, vùng nhận dạng không đƣợc quét hết 18 Trong phiếu. .. đƣợc các phiếu thi trắc nghiệm, các phiếu này đều phải tuân theo một mẫu chuẩn Mẫu này đƣợc thiết kế sao cho quá trình nhận dạng đƣợc thực hiện một cách nhanh chóng và chính xác Khi nhận dạng, phiếu thi trắc nghiệm đƣợc quét bởi scanner, do vậy không thể tránh khỏi tờ phiếu bị xoay nghiêng Việc điều chỉnh lại tờ phiếu là rất quan trọng, vì nó có ảnh hƣởng đến quá trình nhận dạng về sau Để có thể nhận biết... 1.4 Các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản Trên đây đã nói các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh, chúng ta sẽ tìm hiểu một số kỹ thuật xử lý ảnh sẽ đƣợc dùng trong nhận dạng phiếu thi trắc nghiệm 1.4.1 Nhị phân hóa Nhị phân hóa là thực hiện phép biến đổi ảnh từ ảnh đa cấp xám về ảnh nhị phân (có 2 cấp xám) Do các kỹ thuật nhận dạng chỉ cẩn ảnh đầu vào là ảnh nhị phân nên bƣớc này cần thực hiện khi ảnh đầu vào là... thẳng song song với mép trên của phiếu và có một độ dày nhất định để tránh đƣờng thẳng bị mất nét Chúng ta sẽ nhận dạng đƣờng thẳng này và độ nghiêng của nó dựa trên thuật toán Hough Một vấn đề dễ nhận thấy là thuật toán Hough chỉ tìm những đƣờng thẳng mảnh (có độ dày 1 điểm ảnh) Do vậy nếu áp dụng ngay thuật toán Hough thì sẽ đi đến kết quả không nhƣ mong muốn, vì thuật toán này sẽ tìm đƣợc rất nhiều... đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tƣợng khác nhau nhƣ: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) Ngoài ra, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng mới dựa vào kỹ thuật mạng nơron đang đƣợc áp dụng và cho kết quả khả quan 1.3 Thu nhận ảnh 1.3.1 Thiết bị thu nhận ảnh Các thiết bị thu nhận ảnh có thể cho ảnh trắng đen B/W (Black & White) với mật độ từ 400 đến 1600... dùng nhấn nút lƣu phiếu, chƣơng trình xuất ra file txt lƣu thông tin phiếu trắc nghiệm User Ca sử dụng bắt đầu khi ngƣời dùng chọn quét phiếu trắc nghiệm - Ứng dụng đƣợc khởi chạy và đã đăng nhập - Ngƣời dùng đang ở màn hình quét phiếu Không có 33 Hình 3.3 Biểu đồ hoạt động ca sử dụng quét ảnh 34 Hình 3.4 Sơ đồ trình tự quét phiếu trắc nghiệm 35 3.2.3.2 Ca sử dụng đọc ghi file đáp án Tên ca sử dụng...1.2.4 Nhận dạng ảnh Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣời ta muốn đặc tả nó Quá trình nhận dạng thƣờng đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếu của đối tƣợng Có hai kiểu mô tả đối tƣợng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc) Trên thực tế, ngƣời ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với