本文關(guān)鍵詞：基于圖像識別的搜題系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,不僅是生活、工作等,教育教學領(lǐng)域也隨著發(fā)生了重大的變化。在線教育是教育與互聯(lián)網(wǎng)整合下的新型的教育方式和教育模式。在線題庫是在線教育一個重要的組成部分,通過在線題庫我們不僅可以搜索到各種各樣的考試試題及其答案與解析,還可以將搜索到的試題組成試卷,這給教師的教與學生的學帶來了巨大的幫助。但是,目前在線題庫只支持手工輸入的搜索功能,這樣影響了其搜索的效率。例如,需要搜索的試題題目較長,且不能復制粘貼,此時則需要手工輸入進行搜索。雖然我們可以輸入一部分作為搜索的關(guān)鍵詞,但這樣的搜索準確度不高。所以在這種情況下在線題庫的搜索效率較低。針對在線題庫的不足,本文提出一個基于圖像識別技術(shù)的搜題系統(tǒng)。此系統(tǒng)可以實現(xiàn)利用圖片進行搜索試題的功能。即當需要搜索的試題題目較長或不能復制粘貼的時候,我們可以對其進行截圖或者用手機或其他電子設(shè)備拍照下來,然后利用此圖片進行搜索,最后可以得到圖片中顯示的試題及其答案與解析。這樣的功能對于手機用戶來說是非常方便的,因為他們只需用手機一拍便可得到試題的答案與解析。本文旨在實現(xiàn)一個能滿足利用圖片搜索的、開源、穩(wěn)定的搜題api系統(tǒng),為在線題庫或其他搜題系統(tǒng)提供基礎(chǔ)功能。此系統(tǒng)既克服了在線題庫效率低的缺點又順應了互聯(lián)網(wǎng)與教育教學不斷整合和終身教育理念的要求,而且為用戶提供了方便快捷的學習方式。本系統(tǒng)的實現(xiàn)主要涉及到圖像處理、圖像識別和機器學習等方面的知識。本文詳細闡述了基于圖像識別的搜題系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn),并介紹了實現(xiàn)的方法。本系統(tǒng)的功能原理是,首先發(fā)出Web請求,接收到請求后對試題圖片進行預處理,主要包括圖像校正、圖像灰度化、二值化、圖像去噪等。然后對圖像進行分割和字符識別。最后將識別得到的文本信息作為關(guān)鍵詞進行搜索。最終得到試題答案與解析,然后將答案與解析返回給請求用戶。本文使用django作為Web框架;利用Open CV庫和Python的Image庫實現(xiàn)圖像預處理和圖像分割;對于圖像的字符識別,本文使用開源的Tesseract-ocr引擎進行處理,為了提高字符識別的正確率,本文利用Tesseract引擎提供的字符庫訓練方法進行相關(guān)字符庫訓練,得到了較好的識別效果;對于本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫,本文選擇SQLite數(shù)據(jù)庫.本文最后使用Nginx作為Web服務器對本系統(tǒng)進行測試,測試結(jié)果表明,本系統(tǒng)達到了預期的效果。
【關(guān)鍵詞】：字符識別 圖像處理 Tesseract 搜題
【學位授予單位】：西華師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;G434;TP391.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 基于圖像識別的搜題系統(tǒng)的背景及意義8-9
• 1.2 搜題系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本系統(tǒng)的簡介10
• 1.4 本文研究工作和內(nèi)容安排10-12
• 1.4.1 本文研究工作10-11
• 1.4.2 本文內(nèi)容安排11-12
• 第2章 搜題系統(tǒng)設(shè)計及開發(fā)環(huán)境12-18
• 2.1 設(shè)計目標12
• 2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計12-13
• 2.2.1 系統(tǒng)軟件體系結(jié)構(gòu)12-13
• 2.2.2 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)13
• 2.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計13-15
• 2.3.1 需求分析13
• 2.3.2 數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計13-14
• 2.3.3 Python操作SQLite數(shù)據(jù)庫14-15
• 2.4 開發(fā)環(huán)境的搭建15-18
• 2.4.1 Python簡介及安裝15-16
• 2.4.2 Python相關(guān)庫及模塊的安裝16
• 2.4.3 Tesseract-OCR引擎的安裝16-17
• 2.4.4 Django簡介及安裝17
• 2.4.5 開發(fā)工具安裝17-18
• 第3章 試題圖片預處理18-26
• 3.1 試題圖片灰度化18-19
• 3.2 試題圖片二值化19-22
• 3.3 試題圖片去噪22-23
• 3.4 試題圖片傾斜校正23-26
• 3.4.1 常用的圖像傾斜校正方法23-24
• 3.4.2 基于像素點的文檔圖像傾斜角度檢測方法24-26
• 第4章 試題圖片識別26-33
• 4.1 Tesseract-ocr簡介26-27
• 4.1.1 Tesseract-ocr特點26-27
• 4.2 試題圖片字符識別27-33
• 4.2.1 準備訓練樣本圖片27-28
• 4.2.2 合并成tif文件28
• 4.2.3 生成Box文件28
• 4.2.4 文字校正28-29
• 4.2.5 生成tr訓練文件29
• 4.2.6 生成計算字符集文件29
• 4.2.7 創(chuàng)建字體屬性文件29-30
• 4.2.8 生成中間文件30
• 4.2.9 合成traineddata文件30-33
• 第5章 試題搜索33-36
• 5.1 常用Web信息搜索方法33
• 5.2 基于相鄰兩字符組成關(guān)鍵詞的搜索方法33-34
• 5.2.1 去除特殊符號34
• 5.2.2 組建關(guān)鍵詞34
• 5.2.3 搜索34
• 5.3 界面設(shè)計34-36
• 第6章 系統(tǒng)測試36-40
• 6.1 系統(tǒng)測試環(huán)境36
• 6.2 系統(tǒng)功能測試36-38
• 6.2.1 字符識別率測試37
• 6.2.2 搜題準確率測試37-38
• 6.3 系統(tǒng)性能測試38-40
• 6.3.1 系統(tǒng)響應時間測試38
• 6.3.2 系統(tǒng)壓力測試38-40
• 第7章 總結(jié)與展望40-41
• 7.1 工作總結(jié)40
• 7.2 不足與展望40-41
• 參考文獻41-43
• 致謝43-46
• 在學期間的科研情況46

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本文編號：1031605