基于圖像識(shí)別的閱卷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

高校學(xué)生的期末考試是普通高等學(xué)校管理的一項(xiàng)重要工作，它是根據(jù)國(guó)家對(duì)高等學(xué)校學(xué)生德智體全面發(fā)展的要求，按照統(tǒng)一的原則、方法和程序，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)和行為的表現(xiàn)進(jìn)行階段和全程的質(zhì)量考核、記載、評(píng)價(jià)和處理。目前客觀題型較多的英語(yǔ)考試或計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)考試均實(shí)現(xiàn)了閱卷自動(dòng)化，無(wú)需教師干預(yù)，既能加快試卷反饋的速度，又能保證公平公正。傳統(tǒng)的閱卷系統(tǒng)利用光學(xué)標(biāo)記閱讀機(jī)的光電變換原理，對(duì)填涂在答題卡上的內(nèi)容進(jìn)行高速采集，然后進(jìn)入計(jì)算機(jī)處理[1]。但是它對(duì)答題卡紙張和印刷質(zhì)量要求太高，如套印誤差和剪切誤差必須分別控制在0.1 mm和0.2 mm以?xún)?nèi)；對(duì)使用者涂寫(xiě)要求太高，限制太多，如需要用專(zhuān)用鉛筆涂滿(mǎn)長(zhǎng)方條，不得涂出長(zhǎng)方條外，整張答題卡涂寫(xiě)要深淺一致等；機(jī)械傳動(dòng)機(jī)構(gòu)復(fù)雜、使用壽命短、維護(hù)量大、設(shè)備一致性差[2]。
　本文提出一種基于圖像識(shí)別的閱卷系統(tǒng)，允許使用者使用任何顏色的圓珠筆、鋼筆或鉛筆在一般紙張的固定位置上涂寫(xiě)如“√”、“╳”、“○”等手寫(xiě)符號(hào)完成答題，由閱卷系統(tǒng)采用圖像識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別答題卡信息，實(shí)現(xiàn)閱卷自動(dòng)化。本系統(tǒng)與傳統(tǒng)的光學(xué)標(biāo)記閱讀機(jī)閱卷系統(tǒng)的不同之處在于，本閱卷系統(tǒng)對(duì)答題卡紙張和填涂符號(hào)均無(wú)特殊要求，無(wú)需特制答題卡，無(wú)特殊涂寫(xiě)要求[3]。
1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程及模塊組成
　(1)設(shè)計(jì)和定義答題卡，將允許用戶(hù)填寫(xiě)的手寫(xiě)符號(hào)限定在一定的矩形區(qū)域內(nèi);
   (2)通過(guò)CCD采像設(shè)備采集答題卡圖像，經(jīng)掃描、采樣、量化等過(guò)程，同時(shí)將答題卡圖像以JPG格式保存在主機(jī)內(nèi)存和硬盤(pán)里;
　(3)對(duì)答題卡圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括粘連字符分割、灰度變換、二值化、圖像偏斜糾正、平滑和細(xì)化等過(guò)程，以將答題卡固有的紙張問(wèn)題、書(shū)寫(xiě)不規(guī)范、答題卡傳動(dòng)機(jī)械定位精度所帶來(lái)的干擾因素排除掉，并為后續(xù)的識(shí)別工作做好準(zhǔn)備[4];
　(4)對(duì)答題卡信息進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)圖像分析抽取圖像，并經(jīng)過(guò)綜合特征提取，結(jié)合答題卡表格的邏輯結(jié)構(gòu)和幾何結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確識(shí)別填涂在矩形塊位置上的“√”、“╳”、“○”等手寫(xiě)符號(hào)得到答題信息。答題卡識(shí)別算法的優(yōu)劣決定了整個(gè)系統(tǒng)的性能(如識(shí)別的精度、可靠性等)，是整個(gè)軟件系統(tǒng)中最重要的部分;
　(5)對(duì)識(shí)別的答題信息進(jìn)行加工、整理、分析和統(tǒng)計(jì)，結(jié)合軟件的設(shè)置對(duì)答題卡信息進(jìn)行判分。
　綜上所述，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

　為了便于學(xué)生和教師查詢(xún)和分析閱卷結(jié)果，本閱卷系統(tǒng)還設(shè)置了用戶(hù)登錄模塊、學(xué)生信息管理模塊、課程基本信息管理模塊、試卷分析模塊、成績(jī)查詢(xún)模塊、答題卡圖像查詢(xún)模塊、報(bào)表打印模塊和補(bǔ)考管理模塊。其中試卷分析模塊對(duì)試卷的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)，包括最高分、最低分、平均數(shù)、及格率方差、標(biāo)準(zhǔn)差等，完成試卷分析功能；答題卡圖像查詢(xún)模塊允許學(xué)生通過(guò)姓名查詢(xún)存儲(chǔ)在硬盤(pán)中的答題卡圖片；補(bǔ)考管理模塊統(tǒng)計(jì)不及格、缺考或舞弊學(xué)生信息，生成補(bǔ)考表；報(bào)表打印模塊完成答題卡圖片、成績(jī)報(bào)告單、試卷分析報(bào)告和補(bǔ)考表等的打印功能。系統(tǒng)模塊組成如圖2所示。

2 系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)技術(shù)
2.1答題卡設(shè)計(jì)
　答題卡設(shè)計(jì)成表格的形式，由試卷答題卡基本信息、考生基本信息、答題卡填寫(xiě)說(shuō)明及題目選項(xiàng)列表組成，考生用“√”、“╳”、“○”等手寫(xiě)符號(hào)在相應(yīng)的矩形框中選擇答案。答題卡示例如圖3所示。

　答題卡版面與普通表格一樣具有幾何結(jié)構(gòu)和邏輯結(jié)構(gòu)，幾何結(jié)構(gòu)反映了所填寫(xiě)的信息區(qū)域的位置和大小，邏輯結(jié)構(gòu)則表示答題卡中所填寫(xiě)信息的實(shí)際意義以及填寫(xiě)信息與填寫(xiě)項(xiàng)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
　在傳統(tǒng)的光學(xué)標(biāo)記閱讀機(jī)閱卷系統(tǒng)中，答題卡的幾何結(jié)構(gòu)大部分都是采用定位標(biāo)記塊進(jìn)行描述，這種描述方法具有很多缺點(diǎn)，如浪費(fèi)版面空間、缺乏靈活性、版面設(shè)計(jì)比較復(fù)雜、對(duì)印刷質(zhì)量要求高、不便于修改等，而且定位標(biāo)記塊看起來(lái)也不美觀。在本系統(tǒng)答題卡版面中，填寫(xiě)信息在幾何結(jié)構(gòu)上可以看成由若干個(gè)互不相交的矩形塊組成，它們組成了答題卡版面的最小單位[5]，可以以答題卡的邊框線(xiàn)建立二維坐標(biāo)系，以矩形的對(duì)角頂點(diǎn)坐標(biāo)來(lái)描述矩形塊的位置和大小，完成對(duì)答題卡的幾何結(jié)構(gòu)描述，該方法簡(jiǎn)潔、靈活，便于識(shí)別。
　　答題卡的邏輯結(jié)構(gòu)描述是定義矩形塊的屬性。矩形塊的屬性包括對(duì)填寫(xiě)項(xiàng)以“√”、“╳”、“○”表示的選擇或者不選擇。
　　本系統(tǒng)采用文檔結(jié)構(gòu)描述語(yǔ)言同時(shí)對(duì)幾何結(jié)構(gòu)和邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述。設(shè)一張答題卡包含n個(gè)填寫(xiě)有信息的矩形塊B1，B2,...,Bn, 矩形塊之間存在著上下結(jié)構(gòu)和左右結(jié)構(gòu)的幾何位置關(guān)系，其邏輯順序一般是從上到下、從左到右，在描述文檔結(jié)構(gòu)時(shí)也采用這種順序，則文檔結(jié)構(gòu)描述語(yǔ)言DDL 表示如下：

其中i 是答題卡的序號(hào)；n是矩形塊的總數(shù)；xi為矩形塊在水平方向的位置；yi為矩形塊在垂直方向的位置；li為矩形塊的長(zhǎng)度；wi為矩形塊的寬度；attri表示矩形塊的屬性，當(dāng)attri為0時(shí),表示該矩形塊的填寫(xiě)內(nèi)容為待識(shí)別的字符,attri為1時(shí)，矩形塊作為圖像保存。
　將答題卡設(shè)計(jì)成常見(jiàn)的表格形式，一方面它和一般考試用到的答題卡的形式類(lèi)似，符合人們的使用習(xí)慣和書(shū)寫(xiě)習(xí)慣；另一方面可以利用文檔描述語(yǔ)言對(duì)它的幾何結(jié)構(gòu)和邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，以便更好地對(duì)矩形框內(nèi)的字符特征進(jìn)行提取與識(shí)別，辨別矩形框中的字符，與標(biāo)準(zhǔn)答案比對(duì)，對(duì)考生客觀題進(jìn)行判分。
2.2 答題卡信息識(shí)別
　本系統(tǒng)采用漢字識(shí)別方法中的統(tǒng)計(jì)決策方法對(duì)手寫(xiě)字符進(jìn)行識(shí)別，如圖4所示，首先提取字符特征，對(duì)字符進(jìn)行分類(lèi)判別，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和識(shí)別兩個(gè)階段，最后識(shí)別出字符[6]。訓(xùn)練階段，收集日常人們習(xí)慣的手寫(xiě)符號(hào)為樣本，經(jīng)過(guò)篩選分類(lèi)建立樣本庫(kù)，以便對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。識(shí)別階段，將待識(shí)別符號(hào)的特征與訓(xùn)練階段中所建立的標(biāo)準(zhǔn)樣本特征比較,計(jì)算最大相似度以判別該手寫(xiě)符號(hào)所屬的類(lèi)別[7]。

2.2.1 字符特征提取
　學(xué)生在答題過(guò)程中由于緊張和個(gè)人原因，寫(xiě)出的√、╳、○等答題符號(hào)往往千變?nèi)f化。為準(zhǔn)確識(shí)別這些手寫(xiě)符號(hào)，需要進(jìn)行字符結(jié)構(gòu)特征提取，將最能體現(xiàn)這個(gè)字符特點(diǎn)和字符間差異的結(jié)構(gòu)特征提取出來(lái)。本系統(tǒng)提取的特征是以下特征的組合。
　(1)點(diǎn)特征
　點(diǎn)特征是一種重要的結(jié)構(gòu)特征，是指字符筆畫(huà)中的端點(diǎn)。端點(diǎn)反映了字符中筆畫(huà)的起點(diǎn)和終點(diǎn)信息，與該點(diǎn)相連的點(diǎn)數(shù)為 1。
　(2)筆畫(huà)密度特征
　筆畫(huà)密度特征是取得符號(hào)水平方向筆畫(huà)密度函數(shù)d(x)和垂直方向的筆畫(huà)密度函數(shù)d(y),然后進(jìn)行相同項(xiàng)合并[1]。如圖5所示，符號(hào)“○”水平方向筆劃密度函數(shù)d(x)和垂直方向的筆劃密度函數(shù)d(y)分別是： d(x)=(1,...,1,2,...,2,1,...,1)，d(y)=(1,...,1,2,...,2,1,...,1)，則合并后筆畫(huà)密度可表示為d(x)=d(y)=(1,2,1)。

    (3)基于鏈碼方法的結(jié)構(gòu)特征
　從曲線(xiàn)起點(diǎn)開(kāi)始與其相連的像素點(diǎn)有8種可能的方向：k×45°(k=0,1,…,7)，如圖6所示, 如果兩個(gè)像素點(diǎn)間的連線(xiàn)方向?yàn)閗×45°，就用“k”作為這條連線(xiàn)的代碼，則一條曲線(xiàn)最終可近似地用下式表示:
    An=a1a2…an,ai∈{0,1,2,…,7}, i=1,2,…,n

    (4)孔洞特征
　在二值圖像中，被目標(biāo)像素1包圍的背景像素0（的集合）稱(chēng)為孔洞（hole）。在字符的骨架線(xiàn)的鏈碼形成過(guò)程中，若搜索到的下一點(diǎn)就是該骨架線(xiàn)的搜索起始點(diǎn)，同時(shí)己形成的骨架鏈碼碼長(zhǎng)超過(guò)了一定的閾值，則認(rèn)為搜索到一個(gè)孔洞[5]。
　(5)橫豎方向交叉特征
　橫向或縱向掃描字符，某一行或列的像素由白變黑的次數(shù)就是該行或列的橫或縱向交叉特征。本系統(tǒng)將橫豎兩個(gè)方向距離不等的7條線(xiàn)作用于字符，計(jì)算水平和垂直方向與字符的交叉數(shù)，如圖7所示。

2.2.2 符號(hào)模型庫(kù)建立
　答題卡信息識(shí)別的訓(xùn)練階段需要建立符號(hào)模型庫(kù)，以便對(duì)待識(shí)別手寫(xiě)符號(hào)進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。符號(hào)模型庫(kù)建立的好壞直接影響分類(lèi)器的應(yīng)用，從而影響手寫(xiě)符號(hào)識(shí)別效果[5]。
　由于手寫(xiě)符號(hào)的多樣性，需要選擇某一類(lèi)手寫(xiě)符號(hào)中具有代表性的多個(gè)樣本來(lái)構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)樣本，本系統(tǒng)采用手寫(xiě)字符樣本特征向量的均值來(lái)描述類(lèi)目標(biāo)。設(shè)有n個(gè)符號(hào)類(lèi)，每個(gè)符號(hào)類(lèi)中有a個(gè)訓(xùn)練樣本,每個(gè)樣本有b個(gè)符號(hào)特征，每個(gè)符號(hào)類(lèi)中樣本的特征記為fkj，k為樣本特征序號(hào)，j為各個(gè)手寫(xiě)符號(hào)的樣本序號(hào)，則第i個(gè)目標(biāo)類(lèi)特征的均值為P(i)，即：

　每次計(jì)算Pik時(shí)，k為大于等于1小于等于b的固定值。Pik為對(duì)于第i個(gè)目標(biāo)類(lèi)中a個(gè)樣本中各個(gè)樣本對(duì)應(yīng)第k個(gè)特征值的均值。
2.2.3 手寫(xiě)符號(hào)識(shí)別
　對(duì)答題卡中矩形框信息識(shí)別包括兩個(gè)方面，一是識(shí)別矩形框中是否有字符，二是識(shí)別具體是哪種字符。其中識(shí)別是否書(shū)寫(xiě)了字符比較簡(jiǎn)單，只要比較增強(qiáng)對(duì)比度后的矩形框圖像與已知填有信息的矩形框的均方差大小，即可識(shí)別是否有字符,因?yàn)榭瞻椎木匦慰蚝捅粫?shū)寫(xiě)的矩形框均方差差別很大。下面主要介紹怎樣識(shí)別矩形框中的具體字符。
　手寫(xiě)符號(hào)識(shí)別就是在提取到符號(hào)的特征向量之后，依據(jù)一定的判別函數(shù)來(lái)判定出某一圖形點(diǎn)陣具體代表的是哪一個(gè)手寫(xiě)符號(hào)。
　判別函數(shù)可以先簡(jiǎn)單地作如下定義：考慮有P1,P2，...，Pm個(gè)符號(hào)類(lèi)別，假使每類(lèi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣本，則共有m個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣本，分別表示為k1，k2，...，km。任意一符號(hào)特征向量X和第i個(gè)（i=1，2，...，m）標(biāo)準(zhǔn)樣本間的“相似度”為Ri。計(jì)算待識(shí)別的符號(hào)特征向量X與每類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)樣本之間的“相似度”[7]，并將X分到與它“相似度”最大的類(lèi)別，即對(duì)所有的j不等于i，若Di>Dj，則X就屬于Pi類(lèi)符號(hào)。
　系統(tǒng)采用基于最鄰近域分類(lèi)器的模板匹配算法來(lái)對(duì)手寫(xiě)符號(hào)進(jìn)行識(shí)別。
　首先定義字符特征向量，經(jīng)過(guò)前面的特征提取分析，該特征向量為一個(gè)16維向量,X={x1,x2,..,x16}，具體定義為：
　x1：孔洞數(shù)；
　x2：端點(diǎn)數(shù)；
　x3~x9：7條水平線(xiàn)與字符的交叉次數(shù)；
　x10~x16：7條豎直線(xiàn)與字符的交叉次數(shù)。
　通過(guò)度量待識(shí)別字符和樣本庫(kù)中樣本字符的接近程度，確立最近分類(lèi)的一個(gè)準(zhǔn)則。在最鄰近分類(lèi)中，經(jīng)常使用的是相似度。如圖8所示，在提取了待識(shí)字符的特征向量并建立了字符庫(kù)后，將待識(shí)別字符和樣本庫(kù)中第i個(gè)樣本的特征向量之間求近似度R(X，G)。R(X，G)定義如下：

式中,xi為待識(shí)別符號(hào)特征向量的第i個(gè)分量,gik為樣本庫(kù)中第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣本的第k個(gè)分量,m為樣本類(lèi)別數(shù)。分子為向量X,G之間的內(nèi)積，分母分別為向量X、G的模。α是向量X,G在m維空間的夾角。顯然，當(dāng)X、G兩個(gè)向量完全相同時(shí)，其夾角為0，R(X,G)=1，它們的距離D(X,G)=0，即相似度最大。求出最大Rr(X,G)，若Rr(X,G)≥給定閾值，即可找到與待識(shí)別字符最接近的樣本類(lèi)別，否則人工干預(yù)并修改樣本庫(kù)[7]。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
　實(shí)驗(yàn)采用CCD攝像頭采集答題卡圖像，經(jīng)圖像預(yù)處理、若干特征提取、信息識(shí)別等過(guò)程，判定矩形框中有無(wú)字符、是什么字符，最后對(duì)答題卡信息分析和統(tǒng)計(jì)。實(shí)驗(yàn)采用100份試卷作為樣本，對(duì)20份試卷進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤的手寫(xiě)符號(hào)主要是“√”和“╳”，原因在于這兩者在結(jié)構(gòu)方面相似，而符號(hào)“○”的識(shí)別率達(dá)到100%。
　本系統(tǒng)將圖像預(yù)處理、字符特征提取與圖像識(shí)別等技術(shù)應(yīng)用于閱卷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了閱卷自動(dòng)化，加快了成績(jī)考核的速度，改善了教學(xué)管理環(huán)境。相比于傳統(tǒng)的基于光學(xué)標(biāo)記閱讀機(jī)的閱卷系統(tǒng)，本系統(tǒng)利用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)閱卷自動(dòng)化，不需要特殊的答題卡，考生也可以隨意使用各種“√”、“╳”、“○”等手寫(xiě)符號(hào)進(jìn)行答題，不必用指定的2B鉛筆填涂矩形塊，更符合人們的習(xí)慣。
參考文獻(xiàn)
[1] 王虎.基于圖像識(shí)別的標(biāo)記閱讀機(jī)及選舉計(jì)票系統(tǒng)研究[D].合肥:安徽大學(xué),2006.
[2] 張婷.基于圖像識(shí)別技術(shù)的光學(xué)標(biāo)記閱讀機(jī)的研究與應(yīng)用[D].合肥:安徽大學(xué),2007.
[3] 吳元君,張婷,雷驚鵬.一種改進(jìn)的OMR 技術(shù)在標(biāo)準(zhǔn)化考試中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)教育,2007(13):250-272.
[4] 丁慧東.脫機(jī)手寫(xiě)體漢字識(shí)別研究[D].長(zhǎng)春:東北師范大學(xué),2006.
[5] 龐東虎,金偉杰.英文字符特征提取系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)仿真,2007,24(12):208-210.
[6] 楊玲,毛以芳,吳天愛(ài).基于多特征多分類(lèi)器的脫機(jī)手寫(xiě)漢字識(shí)別研究[J].計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò),2008(01):217-217.
[7] 覃勝,劉曉明.基于圖像的OMR技術(shù)的實(shí)現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2003,29(10):17-19.
[8] 翁功平.光標(biāo)閱讀機(jī)OMR原理的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2010，23(04):61-62.