基于課題的OCR技術(shù)在手寫紙質(zhì)教案數(shù)字化存儲(chǔ)中的應(yīng)用

摘 ?要：為了提高教師教案設(shè)計(jì)能力和教學(xué)能力，山東華宇工學(xué)院（以下簡(jiǎn)稱“本?！保┐媪袅嗽S多優(yōu)秀的手寫版紙質(zhì)教案，但是紙質(zhì)教案的共享和借鑒會(huì)受限制，本文提出的利用OCR技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化加工，實(shí)現(xiàn)了紙質(zhì)化教案的數(shù)字化形態(tài);方便教師共享、學(xué)習(xí)、引用，以便于縮減備課時(shí)間，提高課堂教學(xué)效果。

關(guān)鍵詞：紙質(zhì)教案;數(shù)字化;OCR技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP391.43 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2019）18-0054-03

Abstract：In order to improve the ability of teacher’s plan design and teaching，Shandong Huayu University of Technology （hereinafter referred to as “our university ”） has retained many excellent handwritten paper-based teaching plans，but the sharing and reference of paper-based teaching plans will be limited. In this paper，OCR technology is used for digital processing to realize the digital form of paper-based teaching plans. It is convenient for teachers to share，learn and quote，so as to reduce the time of preparing lessons and improve the effect of classroom teaching.

Keywords：paper teaching plan;digitalization;OCR technology

0 ?引 ?言

隨著信息化的普及，手寫的紙質(zhì)教案也被打印的電子教案逐步代替。在教學(xué)過程中，教師會(huì)隨時(shí)記錄教學(xué)過程中遇到的問題和解決的方案，所以很多手寫的紙質(zhì)教案具有很高的借鑒價(jià)值，為了讓這些教案發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，讓更多的教師從中得益，就有必要把手寫的教案進(jìn)行數(shù)字化加工，實(shí)現(xiàn)其形態(tài)的電子化，這樣會(huì)方便傳輸和共享，便于教師學(xué)習(xí)和借鑒。本文以本校電子信息工程學(xué)院教案數(shù)字化加工項(xiàng)目為例，闡述OCR技術(shù)在教案加工過程中的應(yīng)用。

1 ?對(duì)OCR的理解

OCR是Optical Character Recognition的縮寫，即光學(xué)字符識(shí)別，是指利用電子設(shè)備查看打印或者手寫的字符，需要檢測(cè)相對(duì)暗或者亮的對(duì)比度以確定其字體的形狀，并且用字符識(shí)別的方式將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過程。OCR一般分為兩大步驟：圖像處理以及文字識(shí)別。圖像處理，即對(duì)通過掃描儀存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)的圖像進(jìn)行預(yù)處理，處理工作包括灰度化、二值化、降噪、傾斜矯正、文字切分等子步驟;圖像預(yù)處理過后，后期將通過文字特征來識(shí)別提取文字。

2 ?手寫教案數(shù)字化轉(zhuǎn)換所需要的硬件和軟件

筆者認(rèn)為，漢字識(shí)別可以有兩種方式：即編程實(shí)現(xiàn)和OCR漢字識(shí)別軟件;如果用Java編程實(shí)現(xiàn)，可以利用網(wǎng)絡(luò)提供的開源的類庫，例如Tess4J，Tess4J項(xiàng)目自帶英文字體庫，所以要識(shí)別中文信息，還需要下載中文簡(jiǎn)體字體庫。Tess4J項(xiàng)目部分代碼如下：

public static String teachingWord（String imagePath）

{

try {

File image = new File（imagePath）;

BufferedImagetextImage = ImageIO.read（image）;

Tesseract instance = Tesseract.getInstance （）;

instance.setDatapath（"C：＼＼Program Files （x86）＼＼Tesseract-OCR＼＼tessdata"）;//需要有對(duì)比的語言庫

instance.setLanguage（"chi_sim"）;// 手寫的文字識(shí)別

String words = null;

words = instance.doOCR（textImage）;

return words;

}

catch （Exception e）

{

e.printStackTrace（）;

}

}

但是這種方式比較適合少量的圖像文字識(shí)別。對(duì)于教案這種大批量的文字識(shí)別，可以直接利用網(wǎng)絡(luò)中的漢字識(shí)別軟件，通過一臺(tái)電腦便可以完成。如果有文字量較大，可以加上掃描儀，在掃描的過程中進(jìn)行識(shí)別。不同的掃描儀可能附帶的OCR漢字識(shí)別軟件不一樣，例如捷速OCR中文版文字識(shí)別軟件、清華紫光OCR等等。OCR軟件的種類不是很多，因?yàn)閷?duì)手寫字的識(shí)別還不是很成熟，其使用方法稍微有所不同。

3 ?利用OCR技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化的流程

為提高教師設(shè)計(jì)教案和提高課堂教學(xué)的能力，本校在每學(xué)年都會(huì)進(jìn)行教案和教學(xué)評(píng)比，在此期間，留存了很多優(yōu)秀的手寫版紙質(zhì)教案。為了讓青年教師更快地學(xué)習(xí)和提高，學(xué)校順應(yīng)數(shù)字化潮流，對(duì)于一些有價(jià)值的、手寫的紙質(zhì)版文件，進(jìn)行數(shù)字化加工工作，方便傳播和借鑒。本文以《Mysql數(shù)據(jù)庫技術(shù)》為例，建立一個(gè)索引篇名為“Mysql數(shù)據(jù)庫”的數(shù)字化教案需要的信息包括教案的課程名稱、學(xué)年學(xué)期、教師姓名、專業(yè)、班級(jí)、教材、理論或?qū)嵺`學(xué)時(shí)等等。如果采取教師自己錄入信息的方式，會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，而且容易出現(xiàn)錯(cuò)字，影響其他教師借鑒，使用OCR技術(shù)進(jìn)行字符識(shí)別，就可以大大節(jié)省時(shí)間和成本，下面以圖1為例，簡(jiǎn)述OCR技術(shù)在實(shí)際運(yùn)用中的大致流程。

3.1 ?教案圖像掃描輸入

在教案的數(shù)字化轉(zhuǎn)換過程中，首先需要掃描，掃描時(shí)要設(shè)置參數(shù)，合適的參數(shù)設(shè)置能使圖像質(zhì)量更加趨向于OCR識(shí)別的要求，提高識(shí)別率和正確率。設(shè)置分辨率時(shí)，分辨率過小，像素點(diǎn)在單位尺寸上的分布就少，足夠的圖形信息不容易甚至無法獲得，導(dǎo)致識(shí)別率低;但分辨率太高，也會(huì)使識(shí)別率較低，因?yàn)榻贪冈跁鴮憰r(shí)可能用力不均勻，過高的識(shí)別率會(huì)導(dǎo)致在掃描過程中把一個(gè)整體的字識(shí)別成幾部分，出現(xiàn)錯(cuò)誤，并且保存時(shí)圖像文件會(huì)很大，占用更多的存儲(chǔ)空間。實(shí)際操作時(shí)，可能會(huì)根據(jù)情況反復(fù)調(diào)整，最終可以將分辨率鎖定在300dpi左右。對(duì)于色彩模式的選擇，由于教案通常為黑色，過多的顏色只會(huì)變成干擾信息，所以可以采用黑白二值模式。由于紙質(zhì)教案存放時(shí)間久，文字可能會(huì)變淺，紙張也可能變黃，所以要處理掃描后的圖像，首先要設(shè)置為灰度的色彩模式，將圖像劃分為不同的灰度級(jí)別，其次要通過某種算法將其灰度值以下的像素點(diǎn)都認(rèn)定為白色，使其能黑白分明。不同教師的教案，亮度和對(duì)比度會(huì)有差別，需要調(diào)整亮度和對(duì)比度，所以為了改善圖像質(zhì)量，進(jìn)一步提高OCR的識(shí)別率，對(duì)于書寫字跡比較淡，筆跡較細(xì)的教案，可以適當(dāng)調(diào)低亮度;文字小、筆畫粗的調(diào)高亮度。調(diào)節(jié)亮度的同時(shí)，文字也會(huì)一起變淡，所以還要提高對(duì)比度，使文字和紙張區(qū)別度高一些。調(diào)節(jié)亮度和對(duì)比度，目的是使文字和紙張黑白分明，有利于增加OCR的識(shí)別率。

3.2 ?對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理

掃描的時(shí)候由于各種情況，可能會(huì)出現(xiàn)圖像模糊、畸變、斷筆、粘連、傾斜等問題，所以需對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理?？墒褂肞hotoshop或其他工具，對(duì)圖像進(jìn)行糾偏和去污處理，這樣可減少后期文字識(shí)別時(shí)遇到的字跡模糊不清楚等問題。

3.3 ?圖像版面分析

圖像版面分析即識(shí)別圖像的區(qū)域?qū)傩?，是橫排文字還是豎排文字、表格還是圖片、規(guī)則版面還是不規(guī)則版面等。

3.4 ?對(duì)文字進(jìn)行切分

需要自動(dòng)切分和人工切分的參與。對(duì)圖像的初步識(shí)別可以通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)切分，按照字符每一行的上界限、下界限、每個(gè)字符的左右邊界將文字自動(dòng)切割成獨(dú)立的個(gè)體。自動(dòng)切分可能會(huì)出現(xiàn)偏差或錯(cuò)誤，所以自動(dòng)切分完成后，要對(duì)文字進(jìn)行校對(duì)，利用人工切分在切割有誤的地方重新切分，以保證句子的完整性。

3.5 ?對(duì)文字進(jìn)行特征識(shí)別

根據(jù)每個(gè)文字的固定特征，對(duì)文字進(jìn)行識(shí)別，通過特殊特征的提取，例如筆畫位置、交叉點(diǎn)數(shù)等結(jié)構(gòu)特征，就可以得到字符。

3.6 ?人工校對(duì)

初步得到的字符通過對(duì)比文字?jǐn)?shù)據(jù)庫，可以得到文字。文字比對(duì)識(shí)別需人工干預(yù)進(jìn)行錯(cuò)字標(biāo)改。除此之外，還要進(jìn)行人工校對(duì)，人工校對(duì)也是比較重要的環(huán)節(jié)，幾乎可以把全部的錯(cuò)誤進(jìn)行改正。

3.7 ?成品輸出保存

文字校對(duì)結(jié)束后，可以根據(jù)內(nèi)容進(jìn)行格式排版，確認(rèn)無誤后，便可以導(dǎo)出需要的文件格式，即Word文檔，至此便完成了數(shù)字化工作。

4 ?運(yùn)用OCR技術(shù)進(jìn)行手寫教案識(shí)別時(shí)遇到的問題

4.1 ?手寫教案行列分布不均勻

由于手寫教案的行列分布不均勻，在進(jìn)行自動(dòng)切分時(shí)，會(huì)導(dǎo)致有時(shí)切分成功率不高，需要再次進(jìn)行人工切分。

4.2  手寫教案單個(gè)文本規(guī)則性差

手寫的紙質(zhì)教案和印刷體不同，印刷體大多都是規(guī)則的字體，因?yàn)檫@些字體都是計(jì)算機(jī)自己生成再通過打印技術(shù)印刷到紙上。在印刷體的識(shí)別上有其獨(dú)特的干擾：在印刷過程中字體很可能變得斷裂或者墨水粘連，使得OCR識(shí)別異常困難。當(dāng)然這些都可以通過一些圖像處理的技術(shù)盡可能地還原，進(jìn)而提高識(shí)別率。但手寫體文本因?yàn)槊總€(gè)人的寫字風(fēng)格不一樣，所以規(guī)則性比較差，雖然肉眼可以識(shí)別，但是計(jì)算機(jī)很難識(shí)別，有的老師的教案由于字體的原因，識(shí)別率太低，需要進(jìn)行反復(fù)的參數(shù)設(shè)置和預(yù)處理等過程，花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間。筆者認(rèn)為，要解決這個(gè)難題，機(jī)器需要針對(duì)某一種字體有自學(xué)習(xí)的能力，才能識(shí)別相似的字體，提高識(shí)別率。

5 ?結(jié) ?論

在手寫紙質(zhì)教案數(shù)字化存儲(chǔ)過程中，應(yīng)用OCR技術(shù)可以有效地提高工作效率，減少不必要的工作量。通過運(yùn)用OCR技術(shù)進(jìn)行手寫紙質(zhì)教案的數(shù)字化存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了文字識(shí)別功能，提高了資料加工的效率，為手寫教案的存檔、共享、傳播和借鑒提供了方便。

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作者簡(jiǎn)介：李艷杰（1978-），女，漢族，山東德州人，講師，碩士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。