论文研究- 基于数字图像处理的试卷分数累加系统的实现 .pdf

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基于数字图像处理的试卷分数累加系统的实现 ,陈寅,胡思宇,为解决试卷中手写分数的汇总问题,本文研究了在MATLAB 7.0.8(R2009a)编程平台上,基于数字图像处理的试卷分数累加系统的实现。整个实验�
图武获记义在线 神经网络简介 人工神经网络是一种通过模拟生物脑神经系统结构和思维方式的数学模型,指导人们解 决一些复杂问题,逐渐成为人工智能领域的一个热点分支。神纾网络算法道过对数据和函数 进行分析及适当的处理将它们变为自身的一部分,也就是神经网终中必须有的神经元,这些 神经元相互连接便构成了神经网络结构。神经网络的学习训练过程是需要不断地进行记忆 的,而记忆是由神经元间存在的突触杈值表示的。与其他运算模型相比,人工神经网络 在信息的存储(分布式)和处理(并行化)方式两个方面表现出很人的优势,极人提高了信 息的处理效率。人工神经网络实际上是一个非线性的动力系统,网络的连接结构会在不同程 度上影响到网络的学习、训练能力,从系统中各个变量间的相互关系米看,网络的记忆、 别模式等都是关于神经元个数的增函数2。神经网络中性能受到三个主要因素的影响,分 别是神经元的个数、连接方式和网络的拓扑结构及学习方法。 4错误回馈法(BP算法) 神经网络实质上是种误差反向传播算法的学习过程。该学习过程 包括两个部分,其一是信息的正间传播过程,其是误差的反向传播过程。对于信息的正向 传播过程,首宄由网终模型中的输入层各神经元来接攻输入信息,然后将这些信息传递给中 间隐层的各神经元,进行相关的处理之后,再传递给输岀层,最终将结果输岀到外界。受砷 经网络性能的影响,最终输出的实际结果可能和试验预期的结果存在·定的差距。这时误差 反向传播过程开始,即同正向传播训练方向相反,结果误差由输出层向输入层传播,并修正 各层神经元间的连接突佃权值,整个过程中遵循误差梯度下降的原则。以上两个方向传播过 程交替进行,保证误差不断减小的前提卜,对各层的突触权值不断地进行调整。整个实验过 程中误差不断减小,直到它达到可接受的值时,训练即可停止。神经网络的模型包括 很多种,比较常用的冇节点输入输出模型、作用函数樸型、误差计算模型和自学习模型等1 国武蔹论义在线 2累分系统的实现 本文中所研究的累分系统的实现步骤如下: 图像输入:将要待处理照片传入计算机后载入识别系统 图像预处理:对图像进行图像转换、图像边缘检测、去噪、直线提取和图像旋转等。 区域定位与分割:从预处理后的登分区域图像中搜寻到手写体分数所在的大致位置 对图像形态学去噪然后分割出试卷中分数所在的矩形区域。 字符分割:从分数所在的矩形区域中分离出各个题目的分数,再对每个分数进行单 个字符的分离 单字符识别:该步骤是在上一步骤所得中间结果的基础上进行的,对于分割出的每 个字符图像分析并提取特征,利用建立好的神绎网络不断学习训练,确定字符的类别。 分数汇总:对识别出的字符在分数中所占用的权值进行判断,确定它是处于十位还 是个位,然后计算各个题目的分数,再将所有题目分数取和,输出结果 把采集到的样本应用到该累分系统,具体流程如图所示。 H+104 想1 stp2图像 1边级检测 Step3区域 1区域定位 预处坦 定位与分割 Step1图像输入 2图像旋转娇正 区域分割 Step5字符识别 Sep6分数江总 Step4,字符分劃 苍总为 →|+O 图祟分系统实现流程图 图像预处理 图像预处理是本文实验的第一个环节,起着至关重要的作用。原始图像中不仅仅有图像 的轮廓、边缘信息,更有图像的颜色信息,而这些信息都将占用一定量的存储空间,这就导 致了系统解决问题时执行速度在一定程度上的降低。因此一般情形之下,为优化系统,更迅 速简洁地解决问题,往往进行格式上的转换,比如时常将其转换为灰度图像或二偵图像等 图像预处理是对图像进行分析之前所必须做的准备工作,这样能够使图像中所包含的各种信 国武获记义在线 息得到简化,使我们更加清晰、直接地了解图像中的客体特祉。图像的边缘指的是图像中局 部亮度变化相对来说较明显的部分,它可以充分体现图像的纹理和形状等基本特征。为了方 便之后利用霍夫变换这一方法来提取图像中的直线从而完成我们所需目标位置的确定与校 正,这里宄对图像进行边缘检测 具体步骤如下 ()对图像进行灰度转换,把原始图像变成二值图像; ()采用cany算子对图像进行边缘检测并在此过程中去噪; ()利用霍夫变换提取图像中的直线; ()对倾斜图像进行适当角度的调整校正。 分数区域的定位及分割 分数区域的定位与分割是本文实验中累分系统实现的重要步骤之“,随着这步骤的实 现,我们可以桷定校正之后的图像中分数区域的具体位置,并准确地切分岀手写体分数所在 的区域子图。这一过程中得到的图像结果是用于之后步骤的,因此分割的准确率直接同整个 累分系统最终的识别率密切相关 ()分数区域的定位 为了完成区域的成功定位与分割,观察图像的基本特征,教师评判卷子时均采用红色签 宇笔,分数区域的颜色属性与周边区域有明显的不同,利用这一特征很方使对分数区域的定 位。采用彩色分割的方法,首先将图像由转换为,同吋得到图像的、 个分量,查阅资料得到红色的三个基本分量的大致范围,对于从图像中得到的三个分 量同时进行限定,便可定位岀分数区域的位置。由于图像的质量及淸晰度等问题,在这里应 用到了由开启和闭合这两个基本运算构成的所谓的形态学上的噪声滤波器,去除了对象中不 相关的小对象 分数区或的分割 对分数区域进行分割,找到分数区域所在位置的和方向上的值,并记录其中的最 小值和最大值,这样便可以个根据这四个数据勾画出分数所在的矩形区域,将其分割出来。 分数区域定位及分割的流程图如图所示 对图像形式进行转换 限定参数定位区域 分割分数区域 去除形态学噪声 图分数区域定位及分割流程图 字符分割 对单字符进行分割这一环节在累分系统的实现过程中发挥着承上启下的作用。实现这 步骤的基本思想是采用矩阵投影的方式确定方向上的值对应的位置是否有分数字符像 国武获记义在线 素点的存在。图中的图像是个以二维矩阵的形式存放在计算机中,矩阵中的每个元素 非即,对这个矩阵进行投影可以得到一个一维向量,这个一维向量中存放了非元素, 也存放了值为的元素,其中元素所存在的位置说明图像中相对应的位置没有字符的存在, 这样可以根据和非元素的位置来分割字符。 对于此实验中的图像,各个题目的分值不同,存在个位数的题目,同样存在两位数的题 目,因此不仅需要将字符分割开来,同样需要将各个题目的分数分割开来。在此次实验中, 首先将各个题目的分数分割开来,然后再进行字符的分割。为了区分题目分数的分割与单个 字符的分割,实验中定义了一个一维数组来记求图像中存在的所有字符之间的间距,再对数 组里保存的这些间距值求平均值,则对于大于所求平均值的间距值我们认定它就是图像中各 个题目之间的间隔,而对于小于等于平均值的间距值我们认为是单个题目中各个单字符之间 的间距。 50 20 200 300 400 600 图4矩阵投影结果 字符识别 在整个系统的硏究、实现过程中,对于字符进行识别是非常重要的一个环节,它决定了 最终结果的正确与査,我们可以利用的方法有很多种。而最常见的方法有利用模板匹配算法 的实现方法和利用人L神经网络算法的实现方式。对核分系统进行综合分析,由于试卷中分 数字符均采用手写的方式,因此认为模式匹配算法的成功率应该不会很高,为了保证字符识 别和最终结果的准确率,最终选择了自编码神经网络重构的算法,该算法是基于神经网 终算法的。 实验中采用的自编码神经网络算法是利用分数字符分割后的单个字符的图像和它的 特征作为网络的输入节点进行单个字符识别的实验,我们对前面基础上得到的每个单 图武获记义在线 个宇图像构造自编码神经网络,利用建立好的网络训练样本对各个图像进行重构训练 学习,并且根据训练学习之后得到的网络杈重值重构出训练样本集中的各个字符的图像或特 征。最后,输入我们之前已经得到的图像到网终中,计算样本与最终结果这二者间的相关值。 比较各个样本字符类别与输入字符图像间相关数佶的大小,其中数值最大的相关值对应的识 别类型就是我们最终想要得到的结果。 分数汇总 分数汇总是整个实验的最后一步。这一过程中主要任务是计算各个题目的真实分值,最 后做加法运算,输出结果。其他成功案例的输入输出展示如下 分数汇总结果 面向对象程序设计 C试卷A 题号 三)试总分为 得分 总分 CK 图其他成功案例展示图 3结论 本文通过对累分系统的研究并结合累分系统最终的实现过程,很大程度上减少了教师工 作量。木文中累分系统的实觋准确率较高,得益」选择了合理的图像处方法,如对分割岀 的字符的大小、位置的归一化等方法。并通过改进神经网络,选择合适的参数,进一步提高 分数计算的准确率。冋时实验程序在满足一定要求下相对来说比较简洁,程序运行效率高。 参考文献 周晓东,李亚杰,岳晓峰等汽车仪表指针识别方法研究长春工业大学学报,自然科学版,, 苏高利,邓芳萍论基于 语言的神经网络的改进算法科技通报,,:

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