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      基于android平臺的試卷評閱系統(tǒng)開發(fā)研究

      2017-04-13 12:10:23李瑩
      現(xiàn)代交際 2016年13期
      關(guān)鍵詞:Android平臺圖像識別

      李瑩

      摘要:本文介紹了基于android平臺的試卷評閱系統(tǒng)的開發(fā)過程,重點介紹了系統(tǒng)工作流程的實現(xiàn),以及系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù),即圖像識別的處理,提出采用改進十三點特征點識別算法作為系統(tǒng)圖像識別,并獲得了較好效果。

      關(guān)鍵詞:android平臺 試卷評閱 圖像識別

      中圖分類號:TP31152文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1009-5349(2016)13-0055-01

      考試一直以來是作為衡量教學(xué)質(zhì)量高低的方式之一,而傳統(tǒng)紙質(zhì)考試中試卷評閱既費時,又容易出現(xiàn)評閱錯誤,若能采用計算機技術(shù),結(jié)合“十三點特征提取算法”進行識別,開發(fā)出試卷評閱系統(tǒng),則將大大提高效率,并能進行規(guī)?;嚲碓u閱。與此同時,隨著智能手機、智能掌上用品進入到人們的生活中來,更多的人依賴智能終端的使用。而android平臺作為主流的移動終端平臺,考慮開發(fā)基于android平臺的教師試卷評閱系統(tǒng),將有著重要的意義。

      一、系統(tǒng)主要原理

      考慮到目前主流手機都自帶照相機功能,因此,首先考慮通過手機對學(xué)生的答題卷進行圖像采集(即利用手機拍照);接下來,將采集到的圖像,運用“十三點特征提取算法”進行識別提取,導(dǎo)入到閱卷系統(tǒng)處理后生成學(xué)生成績;再將生成的學(xué)生成績導(dǎo)入到成績數(shù)據(jù)庫中,這樣,就完成了閱卷的全過程。而教師字需要將標(biāo)準(zhǔn)答案提前錄入到android智能手機,而學(xué)生將做答完的試卷拍照后傳入程序,系統(tǒng)就能自動閱卷并生成學(xué)生客觀題的成績。具體實現(xiàn)流程如下圖1所示:

      圖1智能試卷評閱系統(tǒng)工作流程設(shè)計圖二、系統(tǒng)實現(xiàn)

      (一)試卷評閱系統(tǒng)整體架構(gòu)

      系統(tǒng)設(shè)計分成3層,第一層為用戶界面層,該層負(fù)責(zé)與用戶進行交互,包括主程序歡迎界面,用戶界面選擇、圖形處理界面;第二層為輸入層,即答題卷樣本獲取后的輸入,將采集到的答題卷通過本層傳入到主程序中再進行處理;第三層為圖形處理層,該層在系統(tǒng)后臺運行,主要是對輸入后的樣本進行識別處理,獲得所需要的信息用于比對,該層內(nèi)部封裝了圖像識別算法,除了處理圖像外,還將提供與OpenCV關(guān)聯(lián)的接口。

      (二) 圖像采集

      圖像采集是本系統(tǒng)的信息輸入源,主要利用智能手機的照相機來完成。圖像的基本類型包括:二值圖像、16色圖像、256色圖像和真彩色圖像。本系統(tǒng)是利用智能手機的相機獲取真彩色圖像,來完成圖像的采集,與傳統(tǒng)使用掃描儀進行圖像比較,這種方式更加便捷、快速,用戶容易接受,也更易實現(xiàn)。

      (三) 圖像識別

      本系統(tǒng)圖像識別的原理:首先是對采集后的圖像進行特征點的檢測,接下來是對確定的特征點進行描述,然后通過對預(yù)定的特征點進行匹配,最后確定采集后的圖像與系統(tǒng)樣本庫中最匹配的圖像,得到我們所需要的結(jié)果。而要實現(xiàn)在智能手機終端進行圖像識別又有二種實現(xiàn)途徑:一種是采用C/S模式,即在智能手機終端獲取圖像和顯示結(jié)果,在PC終端完成識別工作,然后通過無線網(wǎng)絡(luò)進行交互,這種方法對網(wǎng)絡(luò)的依賴度非常高,常常會因為網(wǎng)絡(luò)問題造成軟件運行緩慢或出現(xiàn)假死現(xiàn)象。另一種則是對特征點算法進行優(yōu)化和改進,將圖像識別也集成到智能手機終端,這樣能大大提高軟件運行效率,更快獲取結(jié)果,方便使用。

      本系統(tǒng)采用了改進十三點特征識別法,首先對目標(biāo)圖像進行搜索,并劃分為2*4的8個區(qū)域,計算每個區(qū)域中黑色像素點的數(shù)量,并統(tǒng)計每個劃分區(qū)域中黑色像素點在本區(qū)域中所占比率,可得到8個特征點;然后再統(tǒng)計水平方向上中間兩行黑色像素占整行的比率,垂直方向中間兩列黑色像素占整列的比率,得到4個特征點。最后統(tǒng)計圖像中所有黑色像素占整個圖像區(qū)域的比率作為一個特征點,共計13個特征點。相較模板提取法,十三點特征識別法雖然很難得到100%的準(zhǔn)確率,但用于識別A、B、C、D準(zhǔn)確率已經(jīng)可以達到系統(tǒng)使用的要求。

      (四)android平臺下調(diào)用OpenCV庫

      要調(diào)用OpenCV庫,需要使用Android NDK工具來調(diào)用c/c++代碼來編寫OpenCV庫,具體的步驟為:①本研究中主要是編寫代碼來實現(xiàn)客觀題答題卷圖像的識別,利用NDK工具進行編譯生成so文件,再使用java代碼來直接調(diào)用。②編寫java代碼來調(diào)用前面編譯生成的庫,并編寫與用戶交互的Android應(yīng)用程序界面。

      三、總結(jié)

      利用改進十三點特征點識別算法,開發(fā)基于android平臺的試卷評閱系統(tǒng),是對傳統(tǒng)閱卷方式的一種有效嘗試。通過系統(tǒng)的開發(fā),證明該項目是切實可行的,并能以一種全新的閱卷方式來改變傳統(tǒng),提高效率,達到項目研究的目的。

      參考文獻:

      [1]郭鑫.網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)中圖像采集子系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].電子科技大學(xué),2012.

      [2]張站,劉政怡,吳建國,等.基于圖像識別的閱卷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].微型機與應(yīng)用,2011, 30(4): 44-47.

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