Nhận dạng hình ảnh và ứng dụng chấm thi trắc nghiệm

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM Khoa Tin Học - - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Đề tài: Nhận Dạng Hình Ảnh Và Ứng Dụng Chấm Thi Trắc Nghiệm Sinh Viên Thực Hiện : Trần Thị Phong Lớp : 11CNTT3 Giáo Viên Hướng Dẫn : PGS.TSKH Trần Quốc Chiến Đà Nẵng, 5/2015 LỜI CẢM ƠN Em xin cảm ơn sâu sắc đến PGS.TSKH Trần Quốc Chiến giành thời gian tận tình bảo, giúp em hoàn thành luận văn tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn quý thầy cô khoa Tin học trường Đại Học Sư Phạm Đà Nẵng giảng dạy quan tâm em trình học tập trường Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Công ty TNHH thương mại dịch vụ công nghệ HTK-INC tạo điều kiện thuận lợi hướng dẫn, bảo để em có kinh nghiệm thực tế để nâng cao kiến thức, kỹ người kỹ sư công nghệ thông tin Trong trình thực hồn thành luận văn tốt nghiệp, em cố gắng tìm hiểu hồn thành luận văn với kinh nghiệm cịn vốn kiến thức cịn hạn chế nên khơng khỏi thiếu sót Mong thầy nhận xét góp ý thêm để luận văn hoàn thiện tốt Xin trân trọng cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Những nội dung báo cáo thực hướng dẫn PGS.TSKH Trần Quốc Chiến Nội dung báo cáo trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên cơng trình, thời gian, địa điểm công bố Mọi chép không hợp lệ, gian trá hay vi phạm quy chế đào tạo, tơi xin chịu trách nhiệm hồn tồn Sinh viên Trần Thị Phong NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Đà Nẵng, Ngày… Tháng….Năm 2015 Chữ ký giảng viên hướng dẫn PSG.TSKH Trần Quốc Chiến ii MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ v MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Bố cục đề tài CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Giới thiệu tổng quan khái niệm ảnh số 1.1.1 Ảnh số (Digital image) 1.1.2 Điểm ảnh (Pixel) 1.1.3 Mức xám ảnh 1.1.4 Nhiễu ảnh 1.1.5 Độ phân giải ảnh 1.5.6 Ảnh Bitmap gì? 1.6 Các kỹ thuật xử lý ảnh bản: 1.6.6 Nhận dạng: 1.6.7 Lấy mẫu: 1.6.8 Xử lý nâng cao chất lượng ảnh 1.6.9 Kỹ thuật xử lý ảnh nhị phân: 12 1.7 Giới thiệu NET Framework: 14 1.8 Ngơn ngữ lập trình C#: 16 iii 1.9 Thư viện AForge.NET: 19 CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHẤM THI TRẮC NGHIỆM THEO BIỂU MẪU 21 2.1 Mô tả hệ thống 21 2.1.1 Yêu cầu đặt 21 2.1.2 Phiếu thi trắc nghiệm: 22 2.1.3 Phần mềm chấm thi trắc nghiệm 23 2.1.4 Sơ đồ khối hệ thống 24 2.1.5 Sơ đồ phân rã chức năng: 25 2.1.6 Sơ đồ ngữ cảnh: 25 2.1.7 Sơ đồ dòng liệu mức đỉnh: 26 2.1.8 Sơ đồ quan hệ lớp: 26 2.2 Cơ chế làm việc 27 2.2.1 Nhận dạng vùng tô 28 2.2.2 Thực chấm thi 30 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 33 3.1 Các giao diện chương trình: 33 3.1.1 Giao diện hình 33 3.1.2 Giao diện chức đọc đáp án giáo viên 34 3.1.3 Form đọc đáp án thi thí sinh 37 3.1.4 Form Chấm điểm 38 3.1.5 Form How To Use 42 3.2 Một số thuật tốn chương trình sử dụng thư viện AForge: 42 iv 3.2.1 Chuyển ảnh màu đen trắng: 42 3.2.2 Tùy chỉnh kích thước hình ảnh: 43 3.2.3 So sánh độ giống ảnh dựa vào màu: 43 3.2.4 Tìm ảnh dựa vào ảnh gốc: 44 3.2.5 Xoay ảnh: 46 3.2.6 Kiểm tra ảnh có bị méo hay khơng: 46 3.2.7 Thuật tốn xác định tơ: 47 3.2.8 Đọc liệu thông tin thí sinh: 48 3.2.9 Đọc liệu làm trắc nghiệm: 50 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 v DANH MỤC HÌNH VẼ Số hiệu hình Tên hình Trang 1.1 Biểu đồ dãn độ tương phản 11 1.2 Ảnh gốc ảnh kết sau tăng tương phản 11 1.3 Tách nhiễu phân ngưỡng 12 1.4 Lấy ngưỡng 12 1.5 Phép điền đầy 13 1.6 Phép ăn mòn 13 1.7 Phép mở 14 1.8 Phép đóng 14 1.9 Kiến trúc khung ứng dụng Net framework 15 1.10 Từ khóa ngơn ngữ C# 18 1.11 Phiếu thi trắc nghiệm 22 2.1 Sơ đồ khối hệ thống chấm thi trắc nghiệm 24 2.2 Sơ đồ phân rã chức 25 2.3 Sơ đồ ngữ cảnh 25 2.4 Sơ đồ dòng liệu mức đỉnh 26 2.5 Sơ đồ quan hệ lớp 26 2.6 Blob hình trịn bên trái 27 2.7 Blob hình trịn bên phải 27 2.8 Lưu đồ nhận dạng vùng tô 29 2.9 Lưu đồ thực chấm thi trắc nghiệm 31 3.1 Màn hình trang chủ 33 vi 3.2 Màn hình Form Teacher’s Answers 34 3.3 Màn hình Form Scan Teacher’s Answers 35 3.4 Màn hình kết đọc ảnh 36 3.5 Màn hình Form chọn file ảnh thi thí sinh 37 3.6 Màn hình Form Chấm điểm 38 3.7 Màn hình Detail Answer Sheet 39 3.8 Màn hình xem sinh viên gian lận 40 3.9 Sau lưu điểm chấm vào file excel 41 3.10 Lưu kết gian lận vào file excel 41 3.11 Form hướng dẫn sử dụng cho người dùng 42 3.12 Blob hình trịn bên trái 44 3.13 Blob hình trịn bên phải 44 3.14 Xác định tọa độ XĐầu, XCuối, YĐầu, YCuối 49 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Xã hội cần nguồn nhân lực với bổ sung đầy đủ kiến thức khoa học kỹ thuật tạo tiền đề cho ngành Giáo dục Đào tạo xây dựng hệ thống giáo dục tiên tiến, đào tạo hệ trẻ với tầm kiến thức sâu rộng Chính kiểm tra đầu trình đào tạo khiến cho hình thức kiểm tra trắc nghiệm ngày phổ biến rộng rãi áp dụng cho hầu hết mơn học Qua hình thức kiểm tra trắc nghiệm lượng kiến thức kiểm tra trải rộng, không co cụm, không trọng tâm Người làm phải đảm bảo tính xác, khơng lầm lẫn; tính chất mồi nhử lựa chọn câu trắc nghiệm thử thách cho người làm Trắc nghiệm hình thức sử dụng rộng rãi kỳ thi, đặc biệt môn Anh văn Với số lượng thi lớn, dụng cụ thô sơ (giấy đục lỗ phải quan sát) người chấm không tránh khỏi nhầm lẫn xảy Thời gian chấm vấn đề người chấm yếu tố khách quan ảnh hưởng đến kết thi Vận dụng kiến thức học vào thực tiễn, tạo cơng cụ giúp giải phóng sức lao động cho người chấm, người vất vả lĩnh vực lao động trí óc, mong muốn nhân tố giúp người nghiên cứu mạnh dạn tiến hành tìm hiểu thực đề tài Mục tiêu nghiên cứu So với hạn chế phần mềm trên, phần mục tiêu nghiên cứu phần mềm đưa là: - Nhằm chuẩn xác hóa q trình chấm thi - Rút ngắn thời gian giảm chi phí chấm thi - Cho kết nhanh xác 40 Hình 3.8 Màn hình xem sinh viên gian lận Tại đây, Giáo viên click button Check để phần mềm tiến hành phân tích tìm thí sinh gian lận Giáo viên lưu kết chấm thi kết tìm kiếm gian lận vào file excel cách click button Export To Excel form Processing form Detect Cheating 41 Hình 3.9 Sau lưu điểm chấm vào file excel Hình 3.10 Lưu kết gian lận vào file excel 42 3.1.5 Form How To Use Đây form hướng dẫn sử dụng cho người dùng, với nội dung hướng dẫn đơn giản, rõ ràng dễ hiểu, người sử dụng dễ dàng thực chương trình cách thành thạo Hình 3.11 Form hướng dẫn sử dụng cho người dùng 3.2 Một số thuật tốn chương trình sử dụng thư viện AForge: 3.2.1 Chuyển ảnh màu đen trắng: AForge.NET framework cung cấp số lọc xử lý hình ảnh, cho phép lọc điểm ảnh phụ thuộc vào giá trị màu Những lọc xử lý hình ảnh sử dụng để giữ pixel, màu sắc thuộc bên bên phạm vi định, điền vào phần cịn lại điểm ảnh có màu sắc định 43 Dựa vào thư viện AForge ta có hàm ColorFiltering, lọc điểm ảnh dựa theo dải màu RGB định - giữ pixel với màu sắc bên trong, phạm vi quy định lấp đầy phần lại với màu sắc cụ thể Ở ta xét trường hợp chuyển ảnh đen trắng giá trị IntRange màu Red-Green-Blue gán ColorFiltering colorFilter = new ColorFiltering(); colorFilter.Red = new IntRange(0, 0); colorFilter.Green = new IntRange(0, 0); colorFilter.Blue = new IntRange(0, 0); colorFilter.FillOutsideRange = false; colorFilter.ApplyInPlace(bmp); 3.2.2 Tùy chỉnh kích thước hình ảnh: Ta dùng hàm ResizeImage để điều chỉnh kích thước ảnh dạng chuẩn tỉ lệ ban đầu với width=2100, kích thướt chuẩn tìm sau q trình đo đạt thực nghiệm giấy thi panelTest.BackgroundImage = (System.Drawing.Image)ResizeImage((Bitmap)panelTest.BackgroundImage, 2100, 2100 * panelTest.BackgroundImage.Height / panelTest.BackgroundImage.Width); Application.DoEvents(); 3.2.3 So sánh độ giống ảnh dựa vào màu: Vì ảnh đưa ảnh đen trắng nên dễ dàng cho việc so sánh Qua trình thực nghiệm làm chương trình, tơi tìm ngưỡng hai điểm ảnh coi nếu:  điểm ảnh có trung bình cộng màu chênh lệch không 15 đơn vị  54% điểm ảnh ảnh giống ảnh coi giống 44 Điều thể qua hàm isSame: private bool isSame(UnmanagedImage img1, UnmanagedImage img2) { int count = 0, tcount = img2.Width * img2.Height; for (int y = 0; y < img1.Height; y++) for (int x = 0; x < img1.Width; x++) { Color c1 = img1.GetPixel(x, y), c2 = img2.GetPixel(x, y); if ((c1.R + c1.G + c1.B) / > (c2.R + c2.G + c2.B) / - 15 && (c1.R + c1.G + c1.B) / < (c2.R + c2.G + c2.B) / + 15) count++; } return (count * 100) / tcount >= 54; } 3.2.4 Tìm ảnh dựa vào ảnh gốc: Trong chương trình này, nhìn vào giấy thi thấy có hình trịn góc với hình bên trái giống hình bên phải giống Nhờ vào hình trịn ta xác định ảnh có hợp lệ hay khơng, xác định ảnh nằm vị trí đứng hay ngang, xác định vị trí cần cắt, xác định vùng thơng tin.Và mục đích thuật tốn tìm hình trịn đó: Hình 3.12 Blob hình trịn bên trái Hình 3.13 Blob hình trịn bên phải Qua q trình LockBit, ta phân nhiều blob ảnh, ta tiến hành tải ảnh lên so sánh chúng với blob phân tích Hình bên trái: 45 / Load ảnh lc.jpg ảnh dùng định dạng điểm cần tìm phía bên trái System.Drawing.Image compImg = System.Drawing.Image.FromFile(System.Windows.Forms.Application.StartupPa th + @"\image\lc.jpg"); UnmanagedImage compUMImg = UnmanagedImage.FromManagedImage((Bitmap)compImg); Ta làm tương tự với hình bên phải Trong trình tìm, ta tạo mảng List point để lưu liệu ảnh tìm Sử dụng điều kiện giới hạn lọc bớt blob không liên quan nhằm tăng hiệu suất chương trình: Đối với blob nhỏ to so với ảnh gốc hình trịn bên trái-phải lọc ra, blob có tọa độ x lớn ½ ảnh lọc List six = new List(); try { foreach (Blob blob in blob2) { if ( ((double)blob.Area) / ((double)bitmap.Width * bitmap.Height) > 0.0001 && ((double)blob.Area) / ((double)bitmap.Width * bitmap.Height) < 0.005 && blob.Rectangle.X < (bitmap.Width) / 2) { // Hình lc.jpg hàm ResizeImage điều chỉnh lại kích cỡ với blob thỏa mãn so sánh theo hàm isSame compUMImg = UnmanagedImage.FromManagedImage(ResizeImage(compImg, blob.Rectangle.Width, blob.Rectangle.Height)); } } } 46 3.2.5 Xoay ảnh: Sau tìm hình trịn, dựa vào vị trí ảnh ta xác định ảnh nằm ngang hay dọc để đưa định xoay hay không.Nếu Trong chương trình, tơi xét trường hợp xoay ảnh nằm ngang với đầu ảnh nằm bên phải sử dụng hàm RotateFlipType: panelTest.BackgroundImage.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate90FlipXY); 3.2.6 Kiểm tra ảnh có bị méo hay khơng: Trường hợp ta tìm điểm ảnh gốc, ta tiếp tục kiểm tra ảnh có bị méo khơng Qua q trình thực nghiệm đo đạc, tơi tìm điều kiện để ảnh bị méo sau:  So sánh độ dài khoảng cách theo phương y blob bên trái blob bên phải, khoảng cách blob so với blob nhỏ 0,75 lớn 1,25 chứng tỏ ảnh bị méo, tương tự cặp blob so với blob  Điều kiện kiểm tra thứ tọa độ x điểm đầu (trọng tâm xác định từ tâm blob hình trịn bên trái) khơng vượt q width/2 if (six.Count == 6) { if (((double)six[1].Y - (double)six[0].Y) / ((double)six[4].Y (double)six[3].Y) < 75 || ((double)six[1].Y - (double)six[0].Y) / ((double)six[4].Y (double)six[3].Y) > 1.25 || ((double)six[2].Y - (double)six[1].Y) / ((double)six[5].Y (double)six[4].Y) < 75 || ((double)six[2].Y - (double)six[1].Y) / ((double)six[5].Y (double)six[4].Y) > 1.25) six.Clear(); else if (six[0].X > bitmap.Width / || six[1].X > bitmap.Width / || six[2].X > bitmap.Width / || six[3].X < bitmap.Width / || six[4].X < bitmap.Width / || six[5].X < bitmap.Width / 2) six.Clear(); } 47 3.2.7 Thuật tốn xác định tô: Ta xác định ô tô dựa vào số lượng điểm tối, khơng đảm bảo chuẩn xác trình chụp, nên ta phải tìm điểm sáng tối để xác định ngưỡng chuẩn, từ điểm có màu sáng ngưỡng chuẩn coi điểm sáng, điểm có mức màu tối ngưỡng chuẩn coi điểm tối Ban đầu ta chưa biết điểm tối sáng ảnh nên ta gán mặc định 255 (màu ảnh dao động từ đến 255), ta so sánh bọt điểm sáng hết để tìm điểm sáng nhất, tối int darkestC = 255, lightestC = 0; UnmanagedImage mark = UnmanagedImage.FromManagedImage(OMark); // Xác định điểm sáng điểm tối (trung bình cộng màu bản) for (int y = 0; y < OMark.Height; y++) for (int x = 0; x < OMark.Width; x++) { Color c = mark.GetPixel(x, y); if (((c.R + c.G + c.B) / 3) > lightestC) { lightestC = ((c.R + c.G + c.B) / 3); } if (((c.R + c.G + c.B) / 3) < darkestC) { darkestC = ((c.R + c.G + c.B) / 3); } } Xác định ô tô tổng số ô đáp án (cellNumber) Với maxD điểm tối nhất, minD điểm sáng mặc định gán để phục vụ so sánh với mảng inks gồm danh sách độ tối blob đáp án 48 // Tìm tô nhiều for (int i = 0; i < cellNumber; i++) { if (inks[i] > maxD) { maxD = inks[i]; indofMx = i; } } minD = maxD; for (int i = 0; i < cellNumber; i++) { if (inks[i] < minD) { minD = inks[i]; indofMn = i; } } 3.2.8 Đọc liệu thơng tin thí sinh: Tọa độ x đầu lấy theo điểm x bên trái hàng chứa ô SBD, sau trừ ½ khoảng cách theo phương x (phương ngang) Chiều rộng tọa độ x cuối trừ tọa độ x đầu Tọa độ x cuối xác định điểm cuối cảu hàng cộng thêm ½ khoảng cách theo phương x Tọa độ y chiều cao Blob xác định gần tương tự x, tọa độ y đầu lầy tọa độ y hàng chứa SBD, sau cộng thêm ½ khoảng cách ô theo phương y (phương dọc) Tọa độ y cuối xác định điểm hàng cuối cộng thêm ½ khoảng cách ô theo phương y 49 Đây cách xác định toàn hệ tọa độ kể Mã mơn, Giới tính blob đáp án thí sinh Hình 3.14 Xác định tọa độ XĐầu, XCuối, YĐầu, YCuối XĐầu = x - a/2 ; X Cuối = x + a/2 YĐầu = y – b/2; YCuối = y + b/2 Chia vùng liệu theo dịng (slices) để đọc, số báo danh có dịng, 10 lựa chọn tơ từ đến for (int i = 0; i < slices; i++) { if (slices == 1) { cropRects.Add(new Rectangle(slicer.X + 10, slicer.Y + (slicer.Height / slices) * i + 4, slicer.Width - 10, slicer.Height / slices - 4)); } else 50 { cropRects.Add(new Rectangle(slicer.X + 4, slicer.Y + (slicer.Height / slices) * i + 4, slicer.Width - 4, slicer.Height / slices - 4)); } } 3.2.9 Đọc liệu làm trắc nghiệm: Tổng cộng có 20 khối, khối có câu, ta tọa độ xác định dựa vào đo đạc giấy thi Blob[0] = new Rectangle(50, 94, 224, 156); // cau - Blob[1] = new Rectangle(50, 252, 224, 156); // cau - 10 Blob[2] = new Rectangle(50, 410, 224, 156); // cau 11 - 15 Blob[3] = new Rectangle(50, 568, 224, 156); // cau 16 - 20 Blob[4] = new Rectangle(50, 727, 224, 156); // cau 21 - 25 Blob[5] = new Rectangle(345, 94, 224, 156); // cau 26 - 30 Blob[6] = new Rectangle(345, 252, 224, 156); // cau 31 - 35 Blob[7] = new Rectangle(345, 410, 224, 156); // cau 36 - 40 Blob[8] = new Rectangle(345, 568, 224, 156); // cau 41 - 45 Blob[9] = new Rectangle(345, 727, 224, 156); // cau 46 - 50 Blob[10] = new Rectangle(647, 94, 224, 156); // cau 51 - 55 Blob[11] = new Rectangle(647, 252, 224, 156); // cau 56 - 60 Blob[12] = new Rectangle(647, 410, 224, 156); // cau 61 - 65 Blob[13] = new Rectangle(647, 568, 224, 156); // cau 66 - 70 Blob[14] = new Rectangle(647, 727, 224, 156); // cau 71 - 75 Blob[15] = new Rectangle(964, 94, 224, 156); // cau 76 - 80 Blob[16] = new Rectangle(964, 252, 224, 156); // cau 81 - 85 Blob[17] = new Rectangle(964, 410, 224, 156); // cau 86 - 90 Blob[18] = new Rectangle(964, 568, 224, 156); // cau 91 - 95 Blob[19] = new Rectangle(964, 727, 224, 156); // cau 96 – 100 51 Do blob có dòng nên ta truyền tham số slices vào hàm splitToRow 5, với mảng cropRect mảng blob đáp án câu chia Hàm đọc số liệu tơ theo dịng: private Bitmap[] splitToRow(System.Drawing.Image fullSheet, Rectangle slicer, int slices) { List cropRects = new List(); Bitmap[] bmps = new Bitmap[slices]; for (int i = 0; i < slices; i++) { if (slices == 1) // Trường hợp có dịng Giới tính { cropRects.Add(new Rectangle(slicer.X + 10, slicer.Y + (slicer.Height / slices) * i + 4, slicer.Width - 10, slicer.Height / slices - 4)); } else { cropRects.Add(new Rectangle(slicer.X + 4, slicer.Y + (slicer.Height / slices) * i + 4, slicer.Width - 4, slicer.Height / slices - 4)); } } Bitmap src = (Bitmap)fullSheet; int crsr = 0; foreach (Rectangle cropRect in cropRects) { Bitmap target = new Bitmap(cropRect.Width, cropRect.Height); using (Graphics g = Graphics.FromImage(target)) { 52 g.DrawImage(src, new Rectangle(0, 0, target.Width, target.Height), cropRect, GraphicsUnit.Pixel); } bmps[crsr] = target; crsr++; } return bmps; } 53 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Trong q trình tìm tịi nghiên cứu, hướng dẫn PGS.TSKH Trần Quốc Chiến, em cố kiến thức thân nâng cao hiểu biết lập trình C#, thư viện xử lý ảnh từ làm phần mềm tương đối hồn chỉnh, đáp ứng nhu cầu tiêu dùng, đặc biệt góp phần thêm vào ứng cơng nghệ thơng tin giảng dạy, thời gian kinh nghiệm em cịn hạn chế nên khơng thể tránh sai sót, kính mong thầy bạn góp ý để hoàn thiện 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] TS Nguyễn Văn Ngọ, “Giáo trình Xử Lý Ảnh”, NXB Đại học Quốc gia, 2001 [2] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, “Xử Lý Ảnh”, NXB Đại học Quốc gia, 2006 [3] https://msdn.microsoft.com [4] http://aforge.googlecode.com [5] http://www.aforgenet.com [6] http://stackoverflow.com ... tin File excel Hình 2.1 Sơ đồ khối hệ thống chấm thi trắc nghiệm Sơ đồ khối hệ thống chấm thi trắc nghiệm đề xuất hình 2.1, có chức sau:  Nhận dạng vùng chứa phiếu thi ảnh  Nhận dạng vùng chứa... thuyết nhận dạng, mơ hình tốn học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản:  Nhận dạng theo tham số  Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận. .. lận Hình 2.2 Sơ đồ phân rã chức 2.1.6 Sơ đồ ngữ cảnh: Đáp án mẫu Người sử dụng Ảnh chụp Ứng dụng chấm trắc nghiệm Điểm thi thơng tin thí sinh File liệu excel Hình 2.3 Sơ đồ ngữ cảnh Người sử dụng