域的定位。
[0043]5)評分欄區(qū)域的定位；采用基于直線檢測的方法定位與分割出相應(yīng)的評分欄圖像塊。首先利用Hough變換直線檢測方法檢測評分欄區(qū)域左右兩側(cè)的垂直分割實(shí)線，定位評分區(qū)域，然后，利用基于投影輪廓分析的方法定位評分欄的水平分割線。最后根據(jù)水平和垂直分割線位置，實(shí)現(xiàn)各個題目的評分區(qū)域的圖像定位。
[0044]6)對已經(jīng)定位好的評分區(qū)域的圖像信息進(jìn)行分割，分割出待識別的字符塊。計算最優(yōu)分割路徑，對字符塊的候選字符進(jìn)行分割，對候選字符進(jìn)行可信度計算；這里采用過分割的策略。對每個字符圖像塊，首先進(jìn)行垂直投影，將投影輪廓值小于一定閾值的所有點(diǎn)作為候選垂直分割點(diǎn)，得到候選字符分割塊。然后，根據(jù)相鄰候選字符分割塊的寬度，及垂直分割點(diǎn)處的垂直方向掃描的筆畫穿越數(shù)，將分割塊寬度和筆畫穿越數(shù)均小于一定閾值的分割塊進(jìn)行合并。最后得到過分割的候選分割字符。由于手寫字符容易出現(xiàn)連筆，這種方法可以較好地適應(yīng)連筆的情況。
[0045]6)對分割出的字符進(jìn)行識別，最后得到評分結(jié)果及相應(yīng)試卷信息的識別結(jié)果。將文本塊分為非中文字符串(如學(xué)號、評分等)和中文字符串(如姓名、班級)兩種，分別進(jìn)行識別處理。文本塊的識別過程為:首先根據(jù)文本塊分割過程中得到的候選分割字符，建立候選字符分割路徑圖，然后采用動態(tài)規(guī)劃的方法計算最優(yōu)分割路徑，得到字符串的識別結(jié)果。對于非中文字符串的識別，對每個候選字符分割塊，首先計算8方向梯度特征，并進(jìn)行LDA降維，然后在降維后的特征矢量空間中，利用MQDF(Modified Quadratic DiscriminantFunct1n)分類器進(jìn)行分類，得到每個候選字符的識別可信度。將識別可信度與相鄰候選字符分割塊的寬高比等幾何信息進(jìn)行綜合，并將綜合后的識別可信度代入到文本塊識別的最優(yōu)分割路徑計算中。對于中文字符串的識別，對每個候選字符分割塊，首先計算8方向梯度特征，并進(jìn)行LDA降維。在降維后的特征矢量空間中，利用MQDF分類器進(jìn)行分類，得到每個候選字符的識別可信度，將識別可信度與二元語言模型信息，以及相鄰候選字符分割塊的寬高比等幾何信息進(jìn)行綜合，并將綜合后的識別可信度代入到文本行識別的最優(yōu)分割路徑計算中。
[0046]實(shí)施例2:
[0047]實(shí)施例2與實(shí)施例1的不同點(diǎn)在于，實(shí)施例2中題目既包含主觀題，又包含客觀題。
[0048]如圖3所示，作業(yè)本，包括條碼區(qū)域la、學(xué)生信息區(qū)域2a、科目3a、作業(yè)題目4a、評分區(qū)域5a、答題區(qū)域；學(xué)生信息區(qū)域2a包括學(xué)生姓名、班級及學(xué)號等；條碼區(qū)域Ia設(shè)置有條碼，條碼包含作業(yè)的分類信息，比如章、節(jié)、知識點(diǎn)等。
[0049]答題區(qū)域包括兩部分，一是主觀題答題區(qū)域6a，二是客觀題答題專區(qū)6b ;每個主觀題邊上設(shè)置有評分區(qū)域5a，評分區(qū)域5a由教師對主觀題的作答情況進(jìn)行評閱?？陀^題答題專區(qū)，用于填寫一個或者一個以上客觀題的答案。
[0050]在作業(yè)本的每一頁中，均包括條碼區(qū)域la、學(xué)生信息區(qū)域2a、科目3a、作業(yè)題目4a，這些信息可以設(shè)置在作業(yè)本的頂部或底部或側(cè)邊；在作業(yè)本的每一頁中，既可以包含客觀題又可以包含主觀題；也可以僅是主觀題或者客觀題。
[0051]作業(yè)本系統(tǒng)同實(shí)施例1。
[0052]由于作業(yè)本所涉及的題目既有主觀題又有客觀題，當(dāng)學(xué)生在答題區(qū)域答題后，先由教師進(jìn)行批閱，然后由圖像采集裝置對作業(yè)本的每一頁面的圖像進(jìn)行采集，圖像處理裝置對圖像采集裝置采集的作業(yè)本中的條碼進(jìn)行識別，獲取作業(yè)條碼信息，并對作業(yè)本中的圖像信息進(jìn)行定位與分割，分割出待識別的字符圖像區(qū)域，并對字符圖像區(qū)域進(jìn)行高精度識別。
[0053]當(dāng)試題題目為主觀題時，待識別的字符圖像區(qū)域?yàn)樵u分欄區(qū)域；當(dāng)試題題目為客觀題時，待識別的字符圖像區(qū)域?yàn)榭陀^題答題專區(qū)，對客觀題答題專區(qū)的答題情況進(jìn)行自動批閱及分?jǐn)?shù)統(tǒng)計；最后將主觀題部分得到的評分結(jié)果及客觀題目得到的成績進(jìn)行統(tǒng)計得到數(shù)據(jù)信息，并將數(shù)據(jù)信息上傳至數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)計，實(shí)現(xiàn)作業(yè)得分情況的縱向(不同時間段間)與橫向(不同個體間)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析。
[0054]實(shí)施例3
[0055]如圖4所示，作業(yè)本所涉及的題目均為客觀題，作業(yè)本每一頁上設(shè)置有條碼區(qū)域lc、學(xué)生信息區(qū)域2c、科目3c、作業(yè)題目4c、客觀題答題專區(qū)6c，學(xué)生信息區(qū)域2c包括學(xué)生姓名、班級及學(xué)號等；條碼區(qū)域設(shè)置有條碼，條碼包含作業(yè)的分類信息，比如章、節(jié)、知識點(diǎn)等。客觀題答題專區(qū)6c，用于填寫所有客觀題的答案。
[0056]作業(yè)本系統(tǒng)同實(shí)施例1。
[0057]在數(shù)據(jù)處理時，圖像處理裝置對客觀題答題專區(qū)的圖形進(jìn)行識別處理。
[0058]以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下本發(fā)明還會有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本，其特征在于，作業(yè)本上設(shè)置有條碼區(qū)域、學(xué)生信息區(qū)域、答題區(qū)域及評分欄區(qū)域、作業(yè)題目，每個作業(yè)題目對應(yīng)一個答題區(qū)域；條碼區(qū)域設(shè)置有條碼，條碼包含作業(yè)的分類信息；作業(yè)本每一頁設(shè)置上設(shè)置有條碼區(qū)域；作業(yè)的分類信息包含科目或章節(jié)或知識點(diǎn)信息。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本，其特征在于，作業(yè)題目包括主觀題和客觀題；每個主觀題對應(yīng)一個評分區(qū)域。3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本，其特征在于，作業(yè)本中設(shè)置有客觀題答題專區(qū)，用于填寫一個或者一個以上客觀題的答案。4.一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本系統(tǒng)，其特征在于，包括作業(yè)本、智能終端、圖像采集裝置、圖像處理裝置、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器；圖像采集裝置用于采集作業(yè)本上圖像，并將采集作業(yè)本上圖像保存到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器；圖像處理裝置對圖像采集裝置采集的作業(yè)本中的條碼進(jìn)行識別，獲取作業(yè)條碼信息，并對作業(yè)本中的圖像信息進(jìn)行定位與分割，分割出待識別的字符圖像區(qū)域，然后對字符圖像區(qū)域進(jìn)行高精度識別，并將識別后的數(shù)據(jù)信息上傳至數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)計；數(shù)據(jù)庫服務(wù)器用于保存圖像采集裝置采集的圖像、學(xué)生信息、圖像處理裝置處理的數(shù)據(jù)；智能終端用于與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器之間通信，顯示學(xué)生信息、作業(yè)信息及評分結(jié)果。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本系統(tǒng)，其特征在于，圖像采集裝置為掃描儀或者攝像頭。6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本系統(tǒng)，其特征在于，當(dāng)作業(yè)題目為主觀題時，圖像處理裝置中待識別的字符圖像區(qū)域?yàn)樵u分欄區(qū)域。7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種020互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本系統(tǒng)，其特征在于，當(dāng)作業(yè)題目為客觀題時，圖像處理裝置中待識別的字符圖像區(qū)域?yàn)榭陀^題答題專區(qū)。8.實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，包括如下步驟: 1)采用圖像采集裝置采集作業(yè)圖像，并將采集作業(yè)本上圖像保存到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器； 2)圖像處理裝置對步驟I)中采集的作業(yè)圖像進(jìn)行二值化處理； 3)圖像處理裝置對作業(yè)本中的條碼進(jìn)行識別，獲取作業(yè)條碼信息； 4)圖像處理裝置對作業(yè)本中的圖像信息進(jìn)行定位； 5)對步驟4)中已經(jīng)定位的圖像信息進(jìn)行分割，分割出待識別的字符塊； 6)對步驟5)中分割出的字符進(jìn)行識別，識別方法如下:首先根據(jù)字符塊分割過程中得到候選分割字符，建立候選字符分割路徑圖，然后采用動態(tài)規(guī)劃的方法計算最優(yōu)分割路徑，得到字符串的識別結(jié)果；最后并將識別后的數(shù)據(jù)信息上傳至數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)計。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，步驟2)中，采用基于最大類間方差方法進(jìn)行圖像二值化處理。10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，步驟6)中將字符塊分為非中文字符串和中文字符串兩種，分別進(jìn)行識別處理；對于非中文字符串的識別，對每個候選字符分割塊，首先計算8方向梯度特征，并進(jìn)行LDA降維，然后在降維后的特征矢量空間中，利用MQDF(Modified Quadratic Discriminant Funct1n)分類器進(jìn)行分類，得到每個候選字符的識別可信度；將識別可信度與相鄰候選字符分割塊的寬高比等幾何信息進(jìn)行綜合，并將綜合后的識別可信度代入到文本塊識別的最優(yōu)分割路徑計算中；對于中文字符串的識別，對每個候選字符分割塊，首先計算8方向梯度特征，并進(jìn)行LDA降維；在降維后的特征矢量空間中，利用MQDF分類器進(jìn)行分類，得到每個候選字符的識別可信度，將識別可信度與二元語言模型信息，以及相鄰候選字符分割塊的寬高比等幾何信息進(jìn)行綜合，并將綜合后的識別可信度代入到文本行識別的最優(yōu)分割路徑計算中。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種O2O互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本、系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)方法，一種O2O互聯(lián)網(wǎng)作業(yè)本，作業(yè)本上設(shè)置有條碼區(qū)域、學(xué)生信息區(qū)域、答題區(qū)域及評分欄區(qū)域、作業(yè)題目，每個作業(yè)題目對應(yīng)一個答題區(qū)域；條碼區(qū)域設(shè)置有條碼，條碼包含作業(yè)的分類信息；作業(yè)本每一頁設(shè)置上設(shè)置有條碼區(qū)域；作業(yè)的分類信息包含科目或章節(jié)或知識點(diǎn)信息。通過本發(fā)明可以快速、準(zhǔn)確自動識別與統(tǒng)計學(xué)生信息、評分?jǐn)?shù)據(jù)，并將此數(shù)據(jù)信息上傳至網(wǎng)絡(luò)，教師及學(xué)生家長通過智能終端，可以快速查閱學(xué)生對教學(xué)知識點(diǎn)的掌握情況，實(shí)現(xiàn)作業(yè)得分情況的縱向(不同時間段間)與橫向(不同個體間)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析。同時，此系統(tǒng)有利于加強(qiáng)教學(xué)管理及教學(xué)數(shù)據(jù)的保存，為個性化的教學(xué)提供數(shù)據(jù)支持。
【IPC分類】G06K9/34, G06K9/32, G06K9/00
【公開號】CN105184232
【申請?zhí)枴緾N201510512751
【發(fā)明人】祁亨年, 高學(xué), 司華友, 鄧飛
【申請人】祁亨年
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年8月19日