[發明專利]一種基于增強現實技術的評卷方法有效
| 申請號: | 201310752661.5 | 申請日: | 2013-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN103745104B | 公開(公告)日: | 2017-03-29 |
| 發明(設計)人: | 何漢武;陳和恩;宋春雨;黃垚波 | 申請(專利權)人: | 廣東工業大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司44102 | 代理人: | 林麗明 |
| 地址: | 510006 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 增強 現實 技術 評卷 方法 | ||
技術領域
本發明涉及評卷閱卷技術領域,具體涉及一種基于增強現實技術的評卷方法。
背景技術
隨著Google發布Android操作系統以來,Android呈現出突飛猛進的發展勢頭。如今,來自互聯網數據中心(IDC)的最新統計數據顯示,2013年第一季度,Android操作系統全球市場占有率位居第一,占有率達到75%以上,安裝Android系統的新智能手機數量躍升至1.621億部。而且據有關人士分析,Android的這種發展狀態將機會繼續保持下去。現在Android系統的移動終端如雨后春筍般涌現,包括手機、平板等。這些移動終端的特點是攜帶方便,硬件支持強大,加上現在豐富的軟件系統,將會為人們的工作和生活提供很大的便利和樂趣。
機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。如今,中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一,應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業。其重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心,高要求的零部件加工及其相應的先進生產線,使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。經歷過長期的蟄伏,2010年我國機器視覺市場迎來了爆發式增長。據《2013-2017年中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》[1]數據顯示當年,我國機器視覺市場規模達到8.3億元,同比增長48.2%,其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%,工業相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅,皆為2007年以來的最高水平。因此機器視覺的應用也相當成熟了。
增強現實技術(Augmented?Reality?Technique,簡稱AR),是在虛擬現實基礎上發展起來的新技術,是通過計算機系統提供的信息增加用戶對現實世界感知的技術,并將計算機生成的虛擬物體、場景或系統提示信息疊加到真實場景中,從而實現對現實的“增強”。傳統的增強現實技術越來越越不能夠滿足人們的需求。隨著移動終端的大力發展,移動增強現實的應用也在不斷的發展,也產出大量的產品,如商業應用,游戲等等,尤其是基于Android和IOS操作系統的增強現實技術的應用。
機讀卡是一種簡單的光學字符識別(OCR)技術,也是一種很好的機器視覺的應用實例,它常用于標準化考試、選舉和調查,這種技術由于速度快而且準確,因此現在得到了普遍的應用,但是其對于個人使用不切實際,所以本發明的設計旨在方便老師個人評閱試卷。
發明內容
本發明針對現有技術的不足,提供一種在Android移動終端上使用增強現實技術來實現評閱試卷的一種方法,該方法將評閱試卷的理念移植到移動終端,并且將增強現實技術與試卷評閱相結合,為老師個人評閱試卷帶來了極大地方便。
本發明的技術方案為:一種基于增強現實技術的評卷方法,該方法包括以下步驟:????
S1:設計答題卡;
S2:錄入標準答案,并將答案按指定規則寫入xml文件中,再將該標準答案xml文件存入移動終端上指定位置;
S3:獲取答題卡信息,拍攝包含全部答題卡區域的圖像,即通過移動終端上的攝像頭進行圖像的獲取;
S4:對拍攝圖像進行處理,獲取答案信息;?
S5:將S4中獲取的答案按指定規則寫入xml文件中,保存在移動終端存儲卡中指定位置;
S6:尋找匹配特征元素,特征元素就是標準答案和學生的試卷答案,讀取S2中錄入的標準答案xml文件與S5中獲取的xml文件并進行匹配,從而計算出成績;
S7:處理異常情況;
S8:利用增強現實技術,將上述步驟計算得出的分數顯示在移動終端屏幕中,或者寫入txt文件存儲在指定位置,方便使用者統計;
?S9:統計和分析試驗結果。
進一步地,S1中設計的答題卡包括以下幾個部分:學生信息部分,包括學生姓名,學號,分數,這一部分內容是不需要被識別的,供使用者統計成績所用;有效作答區域,包括題目選項區域,特征元素提取對這個區域進行處理;圖像識別區域,包括題目選項區域,特征元素提取對這個區域進行處理。
進一步地,S4中對拍攝圖像進行處理的流程包括以下幾個步驟:
S41:幾何校正,幾何校正包括提取輪廓,解析輪廓,畸變校正;
S42:切邊,提取答題卡的有效區域;
S43:圖像增強;
S44:特征元素的檢測和提取,采用遍歷算法統計每題答案。
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G06F 電數字數據處理
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G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





