基于OpenCV的算式批改系統(tǒng)設計

山東科技大學電氣與自動化工程學院 田振東 王珍珍 林建慧 孫 博 楊瑞東

0 引言

老師每天要花大量的時間在數(shù)學算式題的批改上，而對于復雜的運算工作耗費巨大的精力，家長每天幫孩子檢查作業(yè)也花費大量的時間。本文研究的算式批改系統(tǒng)可以應用在教育實踐中可以把老師和家長從高度重復、低價值的工作任務中解脫出來，老師和家長可以通過本文設計的系統(tǒng)迅速完成作業(yè)批改，學生也可以獨立完成作業(yè)批改。

本文的基本內容是在VS2013環(huán)境下設計了基于OpenCV函數(shù)庫的算式批改系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)每個關鍵步驟的技術實現(xiàn)。主要針對混合字符識別問題進行了介紹，通過字符識別技術對作業(yè)中的印刷體算式題目和手寫體書寫結果進行字符識別。采用支持向量機（SVM）分類器作為字符識別分類器，著重研究設計SVM分類器以及參數(shù)的選取，獲得較高的字符識別準確率。

1 系統(tǒng)的工作流程

本文實現(xiàn)設計的算式批改系統(tǒng)，是一個基于圖像處理，機器視覺，模式識別等技術的高度智能化的綜合集成系統(tǒng)。首先進行圖像采集，通過攝像頭提取作業(yè)中的算式圖像，對獲取的算式字符圖像進行預處理。再進行特征提取，提取字符圖像的特征向量，為后續(xù)的識別做好準備。最后利用SVM分類器進行字符識別，得到識別結果，通過公式計算器判斷解答的正誤，輸出判斷結果。本文研究基于OpenCV的算式批改系統(tǒng)，其系統(tǒng)流程如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)流程

在字符識別過程中，首先要對其字符圖像進行預處理，其目的是為了突出字符區(qū)域和信息，為后期的字符識別做準備。圖像預處理一般包括圖像二值化、形態(tài)學處理、字符分割、歸一化等操作。

預處理首先對獲取的圖像進行灰度二值化處理。灰度化處理就是把獲取的彩色圖像轉換成灰度圖像，而二值化處理是對灰度圖像進行閾值操作從而能夠去除噪聲，提高識別效率。本文采取全局閾值法，通過分析圖像的整體灰度空間的分布特征，提取出單一閾值，再用該閾值對圖像進行二值化處理。經(jīng)過灰度二值化處理后的圖像，內部一般還存在一些干擾因素，要對圖像進行形態(tài)學處理,通過閉運算使區(qū)域內的間斷變成連通區(qū)域和消除圖像毛刺、去除噪聲。處理效果如圖2所示：

圖2 形態(tài)學處理后的圖像

一組算式中多個字符的圖像根據(jù)字符間隙，進行字符分割，分割成單個字符進行識別。其基本思想是利用字符間隔的特點，統(tǒng)計圖像中每一行每一列的投影直方圖，然后根據(jù)波形確定間隙的位置，就可以得到單個字符。為了便于對任意字符的特征提取具有可比性，還要對字符進行歸一化處理，采用線性插值法將圖像按比例縮放至分類器統(tǒng)一的尺寸，這樣像素在整個圖像中的分布達到均衡。本系統(tǒng)最終預處理后得到大小為128*128像素的圖片。如圖3所示為預處理后的手寫字符圖像樣本。

圖3 預處理后的字符圖像

為了便于分類，利用基于統(tǒng)計特征的原理采用逐像素提取法。通過圖像進行逐行掃描，從圖像的像素中直接提取特征構成特征向量，這種方法運行速度快，提取信息量大。因此在字符識別中己經(jīng)取得了很好的效果。最終提取的字符特征輸入到SVM分類器中進行字符的訓練及識別過程。

2 支持向量機分類器

2.1 SVM算法理論

SVM是基于統(tǒng)計學習理論的模式識別方法，主要應用于模式識別領域。在小樣本問題、非線性及高維模式的識別問題中取得了較明顯的優(yōu)勢，在處理其他分類問題有很大幫助。SVM分類器的算法是先把數(shù)據(jù)變換到一個高維空間，在這個高維空間中形成一個區(qū)域標識相應的類，然后在空間中獲取最優(yōu)的線性分類面，在最優(yōu)化問題的求解過程和判別函數(shù)的計算過程并不要對非線性函數(shù)進行計算,只需計算核函數(shù)。由于它可以夠吸收字符的變形，因此在字符識別具有較好的泛化性和準確性。SVM分類器中少量的支持向量就能得到最終的決策函數(shù)，所以該方法不需要太多的樣本，在小樣本學習中能夠達到很高的準確率。本文采用支持向量機算法對手寫字符進行識別。

2.2 分類器設計

SVM是二分類器，設計中通過循環(huán)將其轉化為一個多分類器。多分類器一般通過構造一系列的兩類分類器組合設計。針對手寫與印刷體字符，采用二叉分類樹設計的分類器首先根據(jù)字符特性分為兩類，接下來采用同樣的方式將子類進一步劃分成兩個次級子類。在此基礎上循環(huán)，取得所有類別均成為二叉樹的葉節(jié)為止，這樣就將原有的多類問題變?yōu)榍蠼庖幌盗械膬深惙诸悊栴}。通過在各決策節(jié)點進行訓練支持向量機分類器，對樣本的識別進行分類。由于開始的分類階段已經(jīng)減少參與分類的類別數(shù)量，因此采用二叉分類樹分類的多分類方法性能較優(yōu)。

SVM的各參數(shù)對實驗結果有很大的影響，通過CvSVMParams函數(shù)進行分類器內參數(shù)設計。首先要進行核函數(shù)的選取,再完成對核函數(shù)下參數(shù)的選取。對于核函數(shù)的選取，針對不同的核函數(shù)采用相同的樣本進行訓練測試，根據(jù)得到的實驗數(shù)據(jù)進行對比，結果表明不同的核函數(shù)對SVM性能的影響其實不大，本文選取徑向基核函數(shù)作為核函數(shù)。

徑向基核函數(shù)與其他核函數(shù)相比參數(shù)的選擇，直接關系到最終的分類器的樣本訓練效果和學習能力，其中兩個重要的參數(shù)C與σ2。懲罰因子C的作用是調節(jié)訓練置信范圍和經(jīng)驗風險的比例,以使得訓練分類的效果最好,推廣能力更強。C過大或過小，泛化能力變差，選擇合適的C值,對樣本訓練結果的好壞十分重要。σ2參數(shù)決定了數(shù)據(jù)映射到新的特征空間后的分布，σ2參數(shù)越大，支持向量越少，σ2參數(shù)值越小，支持向量越多。支持向量的個數(shù)影響訓練與預測的速度。選取K折交叉驗證法找到最佳的參數(shù)，將原始訓練樣本隨機等分成K個集合,將其中一組每個子集數(shù)據(jù)分別做測試樣本，其余K-1組集合來訓練分類器。每組樣本進行一次測試樣本產生K個結果,取得每次的測試誤差的平均值。根據(jù)檢驗結果來評估分類器的性能，并調整分類器的相關參數(shù)。

2.3 字符識別

本文采用林智仁教授開發(fā)的LibSVM工具箱。首先對處理后的樣本字符進行標記，將貼過標簽的樣本進行訓練，生成支持向量模型。最后通過SVM模型對訓練集之外隨機選取的測試集進行預測分析產生預測標簽，通過預測標簽與實際標簽的誤差統(tǒng)計識別的準確率。

對10個手寫體字符、10個印刷體字符、5個印刷體運算符建立各個字符的樣本庫。通過訓練階段對字符的訓練過程，建立每一類別字符類別的標準樣本庫，樣本數(shù)為20，以便在識別階段使用。測試階段，采用將每一類測試樣本200個樣本進行預測分析，最終得到識別結果。然后對所有的樣本用SVM方法訓練。本文結合K最近鄰（KNN）分類器進行比較，統(tǒng)計識別準確率，得到識別結果如表1所示：

表1 不同分類方法識別率

實驗結果表明SVM在訓練樣本較少時進行字符識別具有較高的準確性，但是增加訓練樣本對識別率沒有太大的提升。相比KNN在特征空間中的K個最相鄰的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別的分類方式，基于SVM的字符識別在在噪聲環(huán)境下影響較小，識別準確率較高，在字符識別有較明顯的優(yōu)勢。相比核函數(shù)，參數(shù)C與σ2對分類器的影響更為直接，選取最優(yōu)的參數(shù)組合，對測試結果又較高的改善。

3 實驗結果

建立MFC框架完成整個系統(tǒng)實現(xiàn)與實驗結果的驗證過程，截取實驗結果如圖4所示。在軟件界面的左側顯示作業(yè)圖像信息；界面的右側顯示字符預處理和分割結果；下框中顯示算式字符識別結果和正確的計算結果，同時根據(jù)公式計算器判斷解答正誤得到輸出結果。對程序進行運行調試驗證了算式批改系統(tǒng)的可行性。

圖4 實驗識別結果

本實驗中采用10組不同書寫，共1000個數(shù)學算式樣本進行實驗測試，其中100道為錯誤解答算式。本實驗所采用的方法對測試樣本的識別率達到86.5%。另外，在圖像包括不同的光照條件，距離和一定的傾斜角度進行測試，都表現(xiàn)出了較為良好的效果。通過對系統(tǒng)的實驗仿真,實現(xiàn)了對數(shù)學算式進行實時、有效的批改。

4 結論

本文主要介紹了算式批改系統(tǒng)的設計流程，針對手寫字符的識別問題，采用了一種基于OpenCV庫運用SVM分類器進行字符識別的方法。通過OpenCV的圖像處理函數(shù)對圖像進行預處理，再利用支持向量機算法對混合字符進行識別。從測試結果可以看出，本文采用的字符識別方法達到了設計要求的較高識別率，在算式批改實驗過程中系統(tǒng)運行效果令人滿意。本系統(tǒng)能夠可靠的完成算式批改任務，在教育領域將有更好的應用前景。

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