Chương trình thử nghiệm được viết bằng ngôn ngữ Visual C# trong bộ công cụ Visual Studio 2010, chạy trên hệ điều hành XP hoặc Windows 7. Trong chương trình có sử dụng thư viện ảnh nguồn mở EmguCV và AForge.NET.
Quá trình chạy chương trình thử nghiệm với 50 ảnh đầu vào ở độ phân giải 300dpi, kích thước 2471 x 3494 pixel với độ lệch mẫu không quá 3 độ cho kết quả khá tốt. Có thể thấy chất lượng máy quét đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình nhận dạng sau này. Nếu chất lượng máy quét tốt thì tốc độ quét sẽ nhanh, chất lượng ảnh đầu vào cao và độ lệch mẫu bé sẽ giúp giảm thời gian xử lý, tăng độ chính xác khi nhận dạng phiếu thi.
So sánh chương trình này với phần mềm nhận dạng bài thi trắc nghiệm được nhiều trường sử dụng – McSCANNER (Công ty Phần mềm Anh Quân), chương trình của tác giả có một số ưu điểm sau:
McSCANNER Chƣơng trình của tác giả
- Không sử dụng các điểm định vị trong quá trình nhận dạng vùng tô - Không điều chỉnh, xoay bài thi trước
khi nhận dạng
- Không phân ngưỡng, lọc nhiễu ảnh trước khi nhận dạng, dẫn tới việc nhận dạng vùng tô thiếu chính xác trong một số trường hợp
- Có sử dụng 3/4 điểm định vị trong quá trình nhận dạng vùng tô
- Có điều chỉnh, xoay bài thi trước khi nhận dạng, giúp cho việc nhận dạng vùng tô được chính xác
- Có phân ngưỡng, lọc nhiễu ảnh trước khi nhận dạng, giúp cho việc nhận dạng vùng tô được chính xác
58
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/
KẾT LUẬN
Trong thời gian nghiên cứu và thực hiện đề tài, tác giả đã đạt được một số kết quả như sau:
- Tìm hiểu được các khái niệm và một số thuật toán cơ bản trong nhận dạng và xử lý ảnh, ứng dụng vào thực tiễn.
- Tìm hiểu được quy trình làm việc của hệ thống nhận dạng phiếu thi trắc nghiệm và các giai đoạn xử lý phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm.
- Phát triển thêm một ứng dụng về nhận dạng và chấm thi trắc nghiệm dựa trên máy quét. Đây cũng là mô hình hiện đang được áp dụng lại cơ quan làm việc hiện tại, góp phần giảm chi phí trong quá trình tuyển sinh. Trong tương lai, nếu có thể phát triển đề tài này, sẽ giảm chi phí mua phần mềm từ bên ngoài cho nhà trường.
Ngoài những kết quả đã đạt được, vẫn còn một số các thiếu sót tồn tại:
- Việc xử lý ảnh đầu vào chưa được như ý, chất lượng ảnh yêu cầu còn cao, những ảnh đầu vào bị nhăn hoặc mất góc chưa nhận dạng được. Hướng phát triển tiếp theo:
- Tiếp tục nghiên cứu về nhận dạng trên phiếu thi trắc nghiệm một cách tổng quát hơn, cho phép xử lý nhiều dạng phiếu thi khác nhau với độ chính xác cao hơn.
- Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu, xây dựng ứng dụng chấm điểm đồng bộ với hệ thống nhận dạng.
- Tiếp tục nghiên cứu, ứng dụng nhận dạng cho các mẫu phiếu khác như phiếu khảo sát, đánh giá, thăm dò ý kiến, bầu cử.
- Tác giả mong muốn có thể tiếp tục phát triển để đưa các kết quả nghiên cứu vào ứng dụng trong thực tế.
59
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Việt
[1] Hoàng Kiếm (chủ biên) – Dương Anh Đức – Lê Đình Duy – Vũ Hải Quân, Cơ Sở Đồ Họa Máy Tính, tái bản lần thứ 3, Nhà xuất bản Giáo dục, 2000.
[2] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Toàn, Giáo trình xử lý ảnh, Khoa Công nghệ thông tin - Đại học Thái Nguyên, 2007.
[3] Đỗ Năng Toàn, Nghiên cứu một số phương pháp biểu diễn hình dạng và ứng dụng trong nhận dạng ảnh, Luận án tiến sĩ, 2001.
[4] Phạm Việt Bình, Phát triển kỹ thuật dò biên, phát hiện biên và ứng dụng, Luận án tiến sĩ khoa học, 2006. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tài liệu Tiếng Anh
[5] Bryan S. Morse, Lecture 15: Segmentation (Edge Based, Hough Transform), Brigham Young University, 1998–2000.
[6] Charles Petzold, Programming Windows With C#, Microsoft Press, Redmond, Washington, 2001.
Cộng đồng mạng
[7] The Source Forge, www.sourceforge.net [8] The Code Project, www.codeproject.com