TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI - KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH TỰ ĐỘNG CẬP NHẬT ĐiỂM VÀO CSDL TỪ FILE ẢNH Nội dung trình bày Đặt vấn đề Giải pháp Mơ hình chung chương trình Giới thiệu chung liệu đầu vào Phân tách vùng chứa liệu – Tách dòng tách kí tự Mạng nơron Sản phẩm demo chương trình 1 Đặt vấn đề  Hiện nay, công việc giáo vụ khoa đơn giản hóa nhiều nhờ vào việc sử dụng phần mềm quản lý điểm  Tuy nhiên, vấn đề làm khơng thời gian giáo vụ nhập điểm thi từ phiếu thi vào sở liệu – Hệ thống quản lý điểm  Đối với khoa có số lượng sinh viên đơng thực cơng việc căng thẳng mệt nhọc, gây nhầm lẫn 2 Giải pháp  Xây dựng chương trình cho phép tự động cập nhật điểm thi sinh viên thông qua việc nhận dạng điểm viết tay offline phiếu thi  Trong chương trình này, giáo vụ cần quét phiếm điểm thi thông qua máy quét Căn vào ảnh thu được, chương trình tự phân tích, nhận dạng mã sinh viên, điểm thi tương ứng với sinh viên tự động cập nhật sở liệu 3 Mơ hình chung Mơ hình chung…  Thu thập liệu: Trong module cho phép người dùng sử dụng máy scan để nhận liệu đầu vào chương trình Người dùng scan phiếu điểm thi thành file ảnh, file ảnh coi liệu input chương trình  Tiền xử lý liệu: Trong module này, thuật toán, giải thuật nâng cao chất lượng ảnh đầu vào thiết kế thực đây, nhằm loại bỏ thông tin không cần thiết khỏi liệu đầu vào, đặc biệt nhiễu  Tách vùng chứa liệu: Nhận biết tách vùng chứa thông tin cần thiết khỏi ảnh gốc, bao gồm: Mã sinh viên điểm Z  Tách hàng vùng chứa liệu: Thực việc phân tách liệu file ảnh đầu vào thành dòng khác  Tách riêng biệt kí tự : Thực việc phân tách liệu dòng thành kí tự riêng biệt, để thuận tiện cho việc trích rút đặc trưng module sau 3 Mơ hình chung…  Trích rút đặc trưng: Thực việc trích rút đặc trưng kí tự mà tách từ module trước  Tạo huấn luyện mạng nơron: Thực việc tạo mạng huấn luyện mạng mẫu chữ thích hợp với khoa  Sử dụng mạng nơron để nhận dạng kí tự: Những đặc trưng kí tự mà ta thu từ module trước sử dụng dùng liệu đầu vào mạng noron Mạng noron vào đặc tính để đưa kí tự số tương ứng  Cập nhật CSDL: Sau nhận dạng xong, chương trình cập nhật điểm vào sở liệu – Hệ thống quản lý điểm 4 Giới thiệu chung liệu đầu vào (Theo niên chế) Giới thiệu chung liệu đầu vào (Theo tín chỉ) Giới thiệu chung liệu đầu vào (Theo tín chỉ) Giới thiệu chung liệu đầu vào (Theo tín chỉ) Phân tách vùng chứa liệu Tách dòng tách ký tự  Phân tách vùng chứa liệu  Trong trình nhập điểm, thơng tin quan trọng cần lấy vùng ảnh chứa mã số sinh viên vùng ảnh chứa điểm Z  Khi lấy vùng ảnh chứa mã số sinh viên vùng ảnh chứa điểm Z, ta thực việc tách thành dòng khác  Mỗi dòng mã sinh viên sinh viên vào mã sinh viên ta cập nhật điểm mà lấy từ vùng ảnh chứa điểm z vào sở liệu Mạng nơron  Trong đề tài này, sử dụng mạng Neuron để thực việc nhận biết chữ viết tay Việc sử dụng mạng Neuron có nhiều tiện dụng hiệu phương pháp khác  Khi sử dụng phương pháp lưu trữ lượng mẫu nhiều, nhận dạng mẫu mà chưa có sở liệu  Vấn đề quan trọng xây dựng mạng neuron cho có hiệu cao việc nhận dạng huấn luyện Điều tùy thuộc vào việc lựa chọn kiến trúc mạng, phương pháp huấn luyện, tham số đầu vào mạng, hàm kích thích lớp… 6.1 Kiến trúc mạng nơron 6.2 Lược đồ huấn luyện mạng Tạo mạng neuron tương ứng với thông số đầu vào Giá trị trọng số khởi tạo ngẫu nhiên Loại bỏ nhiễu chuyển đổi sang ảnh nhị phân Lấy mẫu Phân tích mẫu đầu vào phân tách mẫu thành mảng tuyến tính Thiết lập tổng số lỗi =0 Huấn luyện mẫu Tính tốn lỗi sau huấn luyện Cộng giá trị lỗi cho neuron cộng vào tổng lỗi 10 Nếu mẫu sẵn sang load tiếp lặp lại bước 11 Nếu khơng mẫu tính tốn MSE (Mean Square Error) 12 Nếu MSE Threshold kiểm tra số lần lặp 14 Nếu số lần lặp Maximum Epoch lặp lại bước 15 Nếu số lần lặp = Maximum dừng lại 6.3 Lược đồ nhận dạng cập nhật CSDL Chọn file ảnh cần nhận dạng Lựa chọn mạng huấn luyện Phân tích ảnh đầu vào, xác định vùng chứa liệu ảnh Dựa liệu ảnh lấy từ vùng chứa liệu, tách lấy dòng Tách riêng kí tự dòng Lấy giá trị đặc trưng kí tự vừa tách Đưa vào mạng tính tốn đầu Ánh xạ đầu thành giá trị tương ứng (0->9) Cập nhật vào CSDL (Hệ thống quản lý điểm) 10 Kiểm tra xem kí tự hàng khơng? Nếu chuyển bước 6, khơng chuyển sang bước kết tiếp 11 Kiểm tra xem dòng khơng? Nếu chuyển bước 5, khơng kết thúc q trình nhận dạng Tài liệu tham khảo [1] Réjean Plamondon and Sargur N Srihari: “On-Line and Off-Line Handwriting Recognition: A Comprehensive Survey” Fellow, IEEE (Vol 22, No.1, January 2000) [2] Markus Feldbach and Klaus D.Tonnies “A new segmentation Algorithm for Handwritten Word Recognition” (1999) [3] M Blumenstein and B Verma “Segmentation of off-line cursive handwriting using linear programming” (1999) [4] U.-V Marti and H Bunke “Text Line Segmentation and word recognition in a system for general writer Independent Handwriting Recognition” (February 5, 2001) [5] Yan Xi, Youbin Chen, Qingmin Liao, Leung Winghong Fung Shunming “Character Line Segmentation Based on Feature Clustering” (IEEE 2007) [6] E.Kavallieratos, N.Antoniades, N.Fakotakis and G.Kokkinakis “Extraction and Recognition of Handwritten Alphanumeric Character From Application Forms” [7] Nafiz Arica, Student Member, IEEE and Fatos T.Yarman-Vural, Senior Member, IEEE “An overview of Character Recognition Focused On Off-Line Handwriting” (2001) [8] Dimauro, G.; Impedovo, S.; Pirlo, G.; and Salzo, A.; Automatic Bankcheck processing: A New Engineered System International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 11(4) 467-504 (1997) [9] Shridar, M.; Badredlin; Recognition of Isolated and Simple Connected Handwritten Numerals, Pattern Recignition, 19(1) pg.1, (1986) [10] Markus Feldbach and Klaus D.Tonnies “A new segmentation Algorithm for Handwritten Word Recognition” (1999) [11] R Fenrich and K Krishnamoorthy, “Segmenting diverse quality handwritten digit strings in near real-time” Procedings of the 4th Advanced Technology Conf 523-537, (1990) Tài liệu tham khảo [12] N W Strathy, C Y Suen and A Kryzak, “Segmentation of handwritten digits using contour features” Second Int Conf Document Anal Recognition 577-580 (October 1993) [13] Lu, Y Shridhar, “Character Segmentation in Handwriiten Words - An Overview, Pattern recognition” 29(1) pp 77 (1996) [14] Sparks, P Nagendraprasad, M Gupta, A.; “An algorithm for segmenting handwritten numeral strings” presented at the Second International Conference on Automation, Robotics, and Computer Vision, Singapore, 1992 [15] Nagendraprasad, M.Wang, P Gupta, A Liu, “A neural net based system for recognition of unconstrained handwritten numerals” presented at the Second International Conference on Automation, Robotics and Computer Vision, Singapore, 1992 Xin cảm ơn hội đồng  ... Giải pháp  Xây dựng chương trình cho phép tự động cập nhật điểm thi sinh viên thông qua việc nhận dạng điểm viết tay offline phiếu thi  Trong chương trình này, giáo vụ cần quét phiếm điểm thi... tự mà ta thu từ module trước sử dụng dùng liệu đầu vào mạng noron Mạng noron vào đặc tính để đưa kí tự số tương ứng  Cập nhật CSDL: Sau nhận dạng xong, chương trình cập nhật điểm vào sở liệu... đầu vào chương trình Người dùng scan phiếu điểm thi thành file ảnh, file ảnh coi liệu input chương trình  Tiền xử lý liệu: Trong module này, thuật toán, giải thuật nâng cao chất lượng ảnh đầu vào