【摘要】：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,人工智能+教育將開啟教育新模式,將人工智能的最新研究成果應(yīng)用于教育是目前國(guó)際研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。在人工智能+教育領(lǐng)域中類人解題是目前興起的主要研究方向之一。類人解題對(duì)于人工智能+教育的實(shí)現(xiàn)具有重要的理論和實(shí)用價(jià)值。本論文主要針對(duì)類人解題研究中的高中統(tǒng)計(jì)圖形識(shí)別問題進(jìn)行了研究。本論文的主要工作如下:(1)構(gòu)建統(tǒng)計(jì)圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。收集四種典型的統(tǒng)計(jì)圖形,構(gòu)建了高中統(tǒng)計(jì)圖形數(shù)據(jù)庫(kù),為后續(xù)的研究奠定基礎(chǔ)。(2)設(shè)計(jì)了統(tǒng)計(jì)圖形分類方法。利用稀疏編碼空間金字塔匹配算法提取高中統(tǒng)計(jì)圖形特征進(jìn)行分類,該方法可以獲取圖形的本質(zhì)特征,有利于得到正確分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用稀疏編碼空間金字塔匹配算法提取的圖形特征較穩(wěn)定,得到了較高的分類精度。(3)典型統(tǒng)計(jì)圖形題意信息識(shí)別。在正確分類基礎(chǔ)之上,本文針對(duì)直方圖的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了直方圖識(shí)別算法,識(shí)別直方圖中的題意信息,并初步驗(yàn)證了其有效性。
[Abstract]:With the rapid development of artificial intelligence technology, artificial intelligence education will open a new model of education, and it is one of the hot and difficult points to apply the latest research results of artificial intelligence to education. Human-like problem solving is one of the main research directions in the field of artificial intelligence education. Human-like problem solving has important theoretical and practical value for the realization of artificial intelligence education. This paper mainly focuses on the problem of high school statistical graph recognition in the research of human-like problem solving. The main work of this paper is as follows: (1) build a statistical graphics database. Four typical statistical graphs are collected and the database of high school statistical graphics is constructed to lay the foundation for further research. (2) the classification method of statistical graphics is designed. The sparse coding space pyramid matching algorithm is used to extract the feature of high school statistical graph for classification. This method can obtain the essential feature of the graph and is helpful to get the correct classification. The experimental results show that the image features extracted by the sparse coding space pyramid matching algorithm are stable and the classification accuracy is high. (3) the typical statistical graph subject information recognition. According to the characteristics of histogram, a histogram recognition algorithm is designed to identify the title information in histogram, and its validity is preliminarily verified.
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：G434

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2315535