Nâng cao chất lượng hệ thống nhập điểm tự động theo form

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CNTT & TRUYỀN THÔNG  Vũ Thị Hồng Thƣ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HỆ THỐNG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG THEO FORM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2012 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CNTT & TRUYỀN THÔNG  Vũ Thị Hồng Thƣ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HỆ THỐNG NHẬP ĐIỂM TỰ ĐỘNG THEO FORM Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS Nguyễn Thị Hồng Minh Thái Nguyên - 2012 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết luận văn sản phẩm riêng cá nhân tơi Trong tồn nội dung luận văn, điều trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm theo quy định cho lời cam đoan Thái Nguyên, ngày 10 tháng 10 năm 2012 Người cam đoan Vũ Thị Hồng Thƣ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii MỤC LỤC Trang Trang bìa Trang phụ bìa LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC BẢNG v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ẢNH CHỤP vi MỞ ĐẦU Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NHẬN DẠNG FORM MẪU 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số khái niệm 1.1.2.2 Biểu diễn ảnh máy tính 10 1.1.2.3 Phân loại ảnh 11 1.1.2.4 Quan hệ điểm ảnh 12 1.2 Nhận dạng form mẫu 14 1.2.1 Form mẫu biểu diễn form mẫu 14 1.2.1.1 Khái niệm form mẫu 14 1.2.1.2 Biểu diễn form mẫu 14 1.2.1.3 Phân tách vùng chứa liệu 17 1.2.1.4 Tách dòng tách kí tự 18 1.2.1.5 Trích rút đặc trưng 19 1.2.2 Nhận dạng chữ viết form 20 1.2.2.1 Sơ đồ tổng quát hệ nhận dạng chữ 20 1.2.2.2 Một số thuật toán nhận dạng chữ 21 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG NHẬN DẠNG FORM ĐIỂM 30 2.1 Kỹ thuật nâng cao chất lƣợng ảnh form 30 2.1.1 Tăng, giảm độ sáng 30 2.1.2 Tăng, giảm độ tương phản 31 2.1.3 Tách ngưỡng 32 2.1.3.1 Phương pháp ngưỡng toàn cục 32 2.1.3.2 Phương pháp ngưỡng tự động 34 2.1.4 Loại bỏ nhiễu 35 2.1.4.1 Nhiễu ảnh 36 2.1.4.2 Một số kiểu nhiễu 36 2.1.4.3 Phương pháp lọc nhiễu 37 2.1.5 Các phép biến đổi hình học 47 2.1.5.1 Phép dịch ảnh 47 2.1.5.2 Phép quay ảnh 47 2.1.5.3 Phóng to thu nhỏ 49 2.2 Một số kỹ thuật hiệu chỉnh form mẫu 50 2.2.1 Hiệu chỉnh độ dịch chuyển 50 2.2.2 Hiệu chỉnh góc lệch 52 2.2.2.1 Phương pháp chiếu nghiêng 52 2.2.2.2 Phương pháp biến đổi Hough 54 2.2.2.3 Phương pháp người láng giềng gần 60 2.3 Một số kỹ thuật nâng cao chất lƣợng chữ viết form 61 2.3.1 Khử nhiễu 61 2.3.2 Làm trơn chữ 61 2.3.3 Làm đầy chữ 63 2.3.4 Làm mảnh chữ 63 2.3.5 Xoay văn góc 64 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv Chương 3: THIẾT KẾ CHƢƠNG TRÌNH VÀ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 65 3.1 Bài toán 65 3.2 Phân tích, thiết kế chƣơng trình 65 3.2.1 Chuyển đổi sang ảnh nhị phân 66 3.2.2 Loại bỏ nhiễu 67 3.2.3 Tách dịng trích rút vùng cần lấy liệu 68 3.2.4 Tách ký tự dòng 69 3.2.5 Mơ tả chương trình 70 3.3 Kết chƣơng trình 73 PHẦN KẾT LUẬN 74 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang 2.1 Mặt nạ thông thấp 40 2.2 Mặt nạ thông cao 41 3.1 Biểu đồ ngưỡng tối ưu 65 3.2 Kết chuyển đổi ảnh xám sang ảnh nhị phân 66 3.3 Kết thực nghiệm 72 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ẢNH CHỤP Số hiệu Tên hình vẽ hình vẽ Trang 1.1 Quá trình xử lý ảnh 1.2 Các bước xử lý ảnh 1.3 Mô hình màu RGB 1.4 Mơ hình màu CMY 1.5 Ảnh nhị phân có kích thước 88 10 1.6 Lân cận điểm ảnh toạ độ (x,y) 11 1.7 Ví dụ mơ tả cấu trúc vật lý, logic tài liệu 15 1.8 Mẫu bảng điểm thu nhận từ máy quét 16 1.9 Ảnh tách thành vùng để xử lý 17 1.10 Bức ảnh trước điều chỉnh kích thước 18 1.11 Bức ảnh sau điều chỉnh kích thước thành 75 19 1.12 Sơ đồ trình nhận dạng chữ 19 1.13 Chữ P 21 1.14 Quá trình nhận dạng theo cấu trúc 23 1.15 Điểm kết thúc chạc ba 24 1.16 Cấu trúc mạng nơron 25 1.17 Lược đồ thuật toán huấn luyện mạng 26 1.18 Lược đồ thuật toán BackPropagation 28 2.1 Tăng, giảm độ sáng 30 2.2 Tăng, giảm độ tương phản 31 2.3 Ảnh gốc ảnh thu qua lọc trung bình 38 2.4 Ảnh gốc ảnh thu qua lọc thông thấp 39 2.5 Sơ đồ lọc thông cao 40 2.6 Ảnh gốc ảnh thu qua lọc thông cao 41 2.7 Ảnh gốc ảnh thu qua lọc trung vị 43 2.8 Ví dụ lọc giữ biên 44 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vii 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13 2.14 2.15 2.16 2.17 2.18 2.19 2.20 2.21 2.22 2.23 2.24 2.25 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 Các toán tử gờ sai phân Hệ tọa độ xoay ảnh Ảnh xoay -10o Ảnh xoay sau suy ngược từ ảnh gốc (a) ảnh mẫu (b) ảnh cần nhận dạng Mơ hình biểu đồ tần suất ảnh mẫu ảnh cần nhận dạng Kết chiếu ngang chiếu dọc trang tài liệu Ảnh gốc (a) ảnh bị nghiêng 50 Phép chiếu ngang hình 2.16 Mảng số [a, b] giá trị Ví dụ biến đổi Hough cho đường thẳng Đường thẳng Hough tọa độ cực Áp dụng biến đổi Hough phát góc Biểu đồ minh hoạ phương pháp người láng giềng gần Làm trơn biên chữ Các điểm lân cận gradient Làm mảnh chữ Lược đồ thuật tốn nhận dạng kí tự Ảnh trước lọc nhiễu Ảnh sau lọc nhiễu Ảnh gốc cần tách thành dòng riêng biệt Dòng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 Dòng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 Kết việc tách kí tự dịng Kết việc tách kí tự dịng Form đăng nhập Form cho phép người dùng cập nhật điểm từ file ảnh Kết hiển thị file ảnh form điểm Dữ liệu điểm cập nhật vào CSDL quản lý thi Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 45 47 47 48 49 50 52 53 53 55 55 56 57 59 61 62 63 64 66 66 67 67 67 67 67 68 68 68 69 69 70 71 MỞ ĐẦU Một giai đoạn khó khăn công nghệ thông tin làm cho máy tự động thu nhận, hiểu ngôn ngữ tự nhiên chữ viết tiếng nói Trong nhận dạng chữ viết lĩnh vực nghiên cứu phổ biến, nghiên cứu từ nửa thập kỷ qua Ngày nhận dạng chữ viết nhận quan tâm đáng kể nhận dạng chữ viết tay đề tài quan trọng ứng dụng khác tình báo, kỹ thuật robot, Đã có nhiều thuật tốn nhận dạng đưa ra, cải tiến phát triển để đáp ứng nhu cầu xã hội Các nghiên cứu nhận dạng chữ viết tay đạt nhiều thành thiết thực nhiều nước giới Tuy nhiên, Việt Nam cịn người nghiên cứu Cùng với phát triển nhanh chóng phần cứng máy tính, phần mềm trở nên đa dạng, phong phú, hoàn thiện hỗ trợ hiệu cho người Ngày nay, phần mềm mô nghiệp vụ phức tạp ngày nhiều, hỗ trợ cho người sử dụng cách thuận tiện, thời gian xử lý cơng việc nhanh chóng số nghiệp vụ tự động hóa cao Hiện nay, cơng việc quản lý điểm, quản lý thi công tác đào tạo trường đơn giản hóa nhiều nhờ vào việc sử dụng phần mềm Tuy nhiên, vấn đề làm khơng thời gian nhập điểm thi từ phiếu điểm vào sở liệu, đặc biệt trường trung học phổ thơng có số lượng học sinh nhiều kỳ thi thường xuyên (thi khảo sát đầu năm, thi kỳ I, thi hết học kỳ I, thi kỳ II, thi hết học kỳ II, thi nghề phổ thông, thi thử tốt nghiệp, thi tốt nghiệp trung học phổ thơng) thực cơng việc có khối lượng lớn dễ gây nhầm lẫn Xuất phát từ thực tế đó, luận văn “Nâng cao chất lượng hệ thống nhập điểm tự động theo Form” có tính thời có ý nghĩa thực tiễn cao Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 61 Trong hình ta có (a) văn gốc, (b) tâm ký tự (a), (c) đoạn thẳng nối láng giềng gần nhất, (d) biểu đồ tần suất xuất đoạn thẳng có góc nghiêng Trong đồ thị có đỉnh 0, góc lệch văn 0, đỉnh biểu đồ dùng để làm ước lượng ban tiên nghiệm cho góc nghiêng trang văn Sự xấp xỉ dùng để loại đường nối có hướng vượt ngồi dãy hướng gần với hướng xấp xỉ, chúng đường nối kí tự dịng văn khác Sau tiến hành hiệu chỉnh tâm phần lại nhóm lại đường nối láng giềng gần thực phương pháp bình phương tối thiểu Giả sử phép điều chỉnh bình phương tối thiểu dùng cho tồn dòng văn phép đo cải tiến xấp xỉ xác góc nghiêng 2.3 Một số kỹ thuật nâng cao chất lƣợng chữ viết form 2.3.1 Khử nhiễu Nhiễu điều tránh khỏi hệ thống xử lý tín hiệu Có loại nhiễu: nhiễu hệ thống nhiễu ngẫu nhiên Dù loại nhiễu phải loại bỏ làm giảm tối đa ảnh hưởng Tùy theo loại nhiễu mà áp dụng kỹ thuật lọc 2.3.2 Làm trơn chữ Đôi chất lượng quét q tồi, đường biên chữ khơng cịn dáng vẻ trơn tru ban đầu mà hình thành đường cưa Trong trường hợp phải áp dụng số kỹ thuật để làm trơn biên chữ, lấp đầy chỗ trống, xoá điểm giả tạo biên Hai kỹ thuật hay sử dụng kỹ thuật Unger kỹ thuật Dineen  Kỹ thuật Dineen dùng mặt nạ nn di chuyển tất vị trí ảnh mẫu Một mẫu tạo ra, phần tử tâm cửa sổ tính lại theo phần tử lân cận Nếu tổng số phần tử cửa Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 62 sổ lớn ngưỡng  mẫu mới, vị trí tương ứng đen; ngược lại trắng Kích thước cửa sổ thường chọn 33 hay 44 Thực tế kỹ thuật Dineen dùng trung bình trọng số  Kỹ thuật Unger sử dụng tập luật để lấp chỗ trống ảnh: Một điểm mẫu đen thoả điều kiện sau: - P điểm đen - Có láng giềng: P3, P2, P6, P8 đen Để loại bỏ điểm sáng cô lập biên sau lấp đầy chỗ trống, Unger lại dùng luật áp dụng cho phần tử phạm vi cửa sổ nn Tập luật mô tả sau: điểm mẫu đen giá trị thoả hai điều kiện: - Có phần tử : P3, P2, P4 đen - Có phần tử : P6, P7, P8 đen hay: - Có phần tử : P6, P5, P4 đen - Có phần tử : P2, P9, P8 đen Thực tế chứng tỏ hai kỹ thuật áp dụng tốt cho văn tiếng Anh Tuy nhiên với tiếng Việt kích thước nhỏ nên cần phải áp dụng số cải tiến khác ảnh gốc kỹ thuật Dineen kỹ thuật Unger (với n=3, ngưỡng=4) Hình 2.23: Làm trơn biên chữ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 63 2.3.3 Làm đầy chữ Thủ tục làm đầy chữ áp dụng cho ký tự bị đứt nét cách ngẫu nhiên Thí dụ chữ "m" dễ bị coi thành chữ "r" "n" Gọi I(x,y) điểm toạ độ (i,j) ảnh I(x,y) coi biên thoả điều kiện: I(x,y) = & ( 1  Vx,y) & (   Vx,y) với Vx,y = Lx,y/Px,y mà Lx,y = {Pu,v : u -x  < , v-y  < } Có nghĩa I(x,y) biên điểm sáng tồn láng giềng có mức sáng khác 2.3.4 Làm mảnh chữ Một phương pháp hay dùng làm mảnh biên chữ phương pháp “Loại bỏ điểm không cực đại” Với điểm ảnh I(x, y), ta xác định điểm lân cận theo hướng gradient I(x1, y1) I(x2, y2) Hình 2.24: Các điểm lân cận gradient Nếu I(x, y) lớn I(x1, y1) I(x2, y2) giá trị I(x, y) bảo tồn Nếu khơng bị loại bỏ Ngồi thuật tốn cịn nhiều kỹ thuật làm mảnh biên kỹ thuật mảnh biên chữ Sherman đề xuất sau Fraser cải tiến cho ảnh nhị phân Kỹ thuật mơ tả tóm tắt sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 64 - Gọi I(x,y) pixel Ik(k=1 8) pixel lân cận theo láng giềng I - Ta xóa I thỏa mãn điều kiện sau đây: + I điểm ảnh + 2≤ số lân cận điểm ảnh I < 6; I2*I4*I8=0 - Tuy nhiên có số ngoại lệ xóa I gây phân đoạn 1 0 1 0 I I 0 I 0 0 0 0 Ảnh gốc Ảnh làm mảnh Hình 2.25: Làm mảnh chữ 2.3.5 Xoay văn góc Do văn lúc đưa vào máy lệch góc  Trường hợp cần tính lại toạ độ Cách xoay đề cập phần 2.1.5.2 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 65 Chƣơng THIẾT KẾ CHƢƠNG TRÌNH VÀ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 3.1 Bài tốn Chương trình thử nghiệm đọc file ảnh thu máy quét phiếu điểm viết tay giáo viên trường trung học phổ thông Thụy Hương - Kiến Thụy - Hải Phịng Phân tích file ảnh cập nhật, trích rút file ảnh tương ứng với số báo danh điểm, đưa điểm chữ số ứng với ảnh cập nhật Cập nhật điểm vào sở liệu quản lý thi 3.2 Phân tích, thiết kế chƣơng trình Thuật tốn nhận dạng kí tự đưa vào sở liệu Hình 3.1: Lược đồ thuật tốn nhận dạng kí tự Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 66 Thuật toán: - Lựa chọn ảnh mà ta mong muốn nhận dạng - Phân tích ảnh thành dịng ánh xạ ảnh sang mảng kí tự - Mỗi dòng lại phân tách thành kí tự riêng biệt: + Điều chỉnh lại kích thước thành 75 + Phân tích xử lý ảnh kí tự để ánh xạ sang vector + Đưa vào mạng nơron tính tốn output + Chuyển đổi output thành kí tự tương ứng ghi vào CSDL 3.2.1 Chuyển đổi sang ảnh nhị phân Sử dụng phương pháp ngưỡng toàn cục phương pháp xác định ngưỡng Otsu để xác định ngưỡng chuyển đổi ảnh xám sang ảnh nhị phân Bảng 3.1: Biểu đồ ngưỡng tối ưu Ảnh Biểu đồ Ngƣỡng tối ƣu 0.8431 0.8647 0.8549 0.8569 0.8510 0.8549 0.8627 0.8471 0.8588 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 67 Bảng 3.2: Kết chuyển đổi ảnh xám sang ảnh nhị phân Ảnh Giá trị ngƣỡng Kết 0.6432 0.7896 0.8569 0.9981 0.7234 0.8549 0.9654 0.700 0.8588 0.999 3.2.2 Loại bỏ nhiễu Sử dụng lọc trung vị để loại bỏ nhiễu Việc sử dụng lọc trung vị để lọc nhiễu phương pháp hiệu áp dụng rộng rãi Hai hình 3.1 3.2 mô kết việc sử dụng lọc trung vị để loại bỏ nhiễu Hình 3.2: Ảnh trước lọc nhiễu Hình 3.3: Ảnh sau lọc nhiễu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 68 3.2.3 Tách dòng trích rút vùng cần lấy liệu Việc tách dịng thực thành công qua việc sử dụng giải thuật Hozirontal Projection Dưới ảnh gốc cần tách thành dịng Hình 3.4: Ảnh gốc cần tách thành dòng riêng biệt Sau thực tách dòng thu kết sau: + Dịng 1: Hình 3.5: Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 + Dịng 2: Hình 3.6: Dòng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 + Dịng 3: Hình 3.7: Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 + Dịng 4: Hình 3.8: Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 69 + Dịng 5: Hình 3.9: Dịng thứ tách từ ảnh gốc hình 3.3 3.2.4 Tách ký tự dịng Cơng việc tách kí tự dịng thành kí tự riêng biệt thực thành công việc sử dụng giải thuật Vertical Projection Dưới số kết việc tác kí tự Kết tách ký tự dịng 1: Hình 3.10: Kết việc tách kí tự dịng Kết tách ký tự dịng 3: Hình 3.11: Kết việc tách kí tự dịng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 70 3.2.5 Mơ tả chương trình Khi chạy chương trình, form đăng nhập hiển thị Trên form yêu cầu bạn gõ tên người dùng mật Hình 3.12: Form đăng nhập Sau kiểm tra liệu mà tồn người dùng chương trình form cho phép bạn cập nhật điểm Hình 3.13: Form cho phép người dùng cập nhật điểm từ file ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 71 Đây form thực chức Trong form u cầu bạn phải chọn mơn thi, phịng thi, kì thi năm học tương ứng Sau chọn đầy đủ thơng tin xong, bạn chọn tới file ảnh chứa liệu điểm cần cập nhật mở mẫu chữ số huấn luyện tương ứng với mơn Hình 3.14: Kết hiển thị file ảnh form điểm Sau lựa file ảnh chứa điểm cần cập nhật nhấn nút Cap nhat ảnh phân tích, trích rút file ảnh tương ứng với số báo danh điểm Dựa vào mạng noron huấn luyện tập mẫu tương ứng với môn mà đưa định điểm chữ số ứng với ảnh đưa vào mạng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 72 Dưới kết việc sử dụng chương trình cập nhật điểm Ứng với hệ thống quản lý thi có cấu trúc sở liệu khác Tuy nhiên, với giới hạn đề tài đưa phương pháp để cập nhật điểm từ file ảnh vào sở liệu không quan tâm tới cấu trúc liệu thiết kế nào, hay quản lý sau Cái mà muốn thể đề tài việc xử lý kĩ thuật file ảnh Vì phiếu điểm có cột tơi cần quan tâm cột số báo danh cột điểm Việc thiết kế thủ tục, module hay kĩ thuật thích hợp cho việc lấy liệu từ cột thiết kế thực với độ xác 99.2% q trình trích rút vùng liệu cần thiết Hình 3.15: Dữ liệu điểm cập nhật vào CSDL quản lý thi Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 73 3.3 Kết chƣơng trình - Tiến hành thử nghiệm với liệu thực tế ảnh form điểm thu nhận máy quét trường THPT Thụy Hương - Kiến Thụy - Hải Phịng Chương trình thu kết sau: + Số lượng mẫu chữ số viết tay lấy để thử nghiệm 280 mẫu + Máy chạy thực nghiệm: Intel(R) Pentium(R) Dual CPU T3200 @ 2.00GHz, Ram Gb Bảng 3.3: Kết thực nghiệm File ảnh STT Tỷ lệ nhận dạng Ngu Van 12_P8.jpg 99% Ngu Van 12_P9.jpg 100% Ngu Van 12_P10.jpg 98% Ngu Van 12_P11.jpg 100% Ngu Van 12_P12.jpg 100% Toan 12_P8.jpg 100% Toan 12_P9.jpg 99% Toan 12_P10.jpg 100% Toan 12_P11.jpg 98% 10 Toan 12_P12.jpg 99% - Việc nhận dạng form điểm viết tay nói đơn giản có độ xác cao (có thể đạt tới 99.2%) Hơn việc nhận dạng form điểm viết tay cịn nhận dạng mẫu mang tính chất gần giống kiểu với chữ số lấy mẫu - Một ưu điểm việc nhận dạng form điểm viết tay nhanh chóng đưa định Không phải duyệt so sánh liệu mẫu CSDL, điều làm tăng tốc độ nhận dạng chương trình Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 74 PHẦN KẾT LUẬN Qua thời gian tìm hiểu thực hiện, luận văn “Nâng cao chất lượng hệ thống nhập điểm tự động theo form” đạt số kết sau: - Trình bày khái quát xử lý ảnh nhận dạng form mẫu - Hệ thống hóa số kỹ thuật nâng cao chất lượng nhận dạng form điểm liên quan đến việc khử nhiễu hiệu chỉnh góc nghiêng - Tìm hiểu số thuật tốn nhận dạng chữ in nói chung nhận dạng chữ số nói riêng Luận văn giới thiệu số kỹ thuật nâng cao chất lượng chữ viết form - Cài đặt thử nghiệm chương trình nhận dạng phiếu điểm viết tay trường trung học phổ thông Thụy Hương - Kiến Thụy - Hải Phịng - Chương trình hồn tồn ứng dụng vào thực tế Bởi theo biết trường phải nhập liệu tay Điều thực khó khăn người làm công tác quản lý điểm hay quản lý thi, việc nhập điểm lên tới hàng nghìn học sinh thời gian ngắn mà lại cho kết xác Tuy nhiên báo cáo chương trình khơng thể tránh khỏi thiếu sót Sau số điểm tồn luận văn: - Chưa kết hợp với nhận dạng chữ viết tay để áp dụng cho việc khớp phách, lên điểm vào phiếu điểm nhằm giảm bớt thời gian công sức giáo viên nhà trường - Phần mềm cần cải tiến nhiều để sử dụng rộng rãi thực tế Do thời gian có hạn khả cịn nhiều hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi sai sót định, mong góp ý thầy bạn bè để luận văn hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn giúp đỡ thầy, cô giáo bảo, hướng dẫn tạo điều kiện thuận lợi để em hoàn thành tốt báo cáo Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 75 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lương Mạnh Bá , Nguyễn Thanh Thủy (2003), Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [2] Nguyễn Quang Hoan (2006), Giáo trình Xử lý ảnh, Học viện Cơng nghệ bưu viễn thơng, Hà Nội [3] Võ Đức Khánh , Hồng Văn Kiếm (2008), Giáo trình Xử lý ảnh , Nhà xuất Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh [4] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình Xử lý ảnh, Đại học Thái Ngun [5] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình, Phạm Văn Dũng (2005), “Ứng dụng chu tuyến phát góc 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 [6] Đỗ Năng Toàn, Ngô Quốc Tạo (1999), “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) Tiếng Anh [7] Petrou.M and Bosdogianni.P (1999), Image Processing: The Fundamentals, John Wiley [8] Rafael C Gonzalez and Richard E Woods (2008), Digital Image Processing, 3rd edition, Prentice Hall [9] SEETHALAKSHMI R and SREERANJANI T.R and BALACHANDAR T, (2005), Optical Character Recognition for printed Tamil text using Unicode Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... viết form số kỹ thuật hiệu chỉnh form mẫu Chương 3: Chương trình thử nghiệm Chương trình bầy thiết kế hệ thống ? ?Nâng cao chất lượng hệ thống nhập điểm tự động theo Form? ?? kết chương trình thử nghiệm... lý ảnh form mẫu, số thuật toán nhận dạng chữ viết form Chương 2: Một số kỹ thuật nâng cao chất lượng nhận dạng form điểm Chương cung cấp số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh form, chữ viết form. .. thực cơng việc có khối lượng lớn dễ gây nhầm lẫn Xuất phát từ thực tế đó, luận văn ? ?Nâng cao chất lượng hệ thống nhập điểm tự động theo Form? ?? có tính thời có ý nghĩa thực tiễn cao Số hóa Trung tâm