基于android平臺的試卷評閱系統(tǒng)開發(fā)研究

李瑩

摘要：本文介紹了基于android平臺的試卷評閱系統(tǒng)的開發(fā)過程，重點介紹了系統(tǒng)工作流程的實現(xiàn)，以及系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，即圖像識別的處理，提出采用改進十三點特征點識別算法作為系統(tǒng)圖像識別，并獲得了較好效果。

關(guān)鍵詞：android平臺 試卷評閱 圖像識別

中圖分類號：TP31152文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2016）13-0055-01

考試一直以來是作為衡量教學質(zhì)量高低的方式之一，而傳統(tǒng)紙質(zhì)考試中試卷評閱既費時，又容易出現(xiàn)評閱錯誤，若能采用計算機技術(shù)，結(jié)合“十三點特征提取算法”進行識別，開發(fā)出試卷評閱系統(tǒng)，則將大大提高效率，并能進行規(guī)模化試卷評閱。與此同時，隨著智能手機、智能掌上用品進入到人們的生活中來，更多的人依賴智能終端的使用。而android平臺作為主流的移動終端平臺，考慮開發(fā)基于android平臺的教師試卷評閱系統(tǒng)，將有著重要的意義。

一、系統(tǒng)主要原理

考慮到目前主流手機都自帶照相機功能，因此，首先考慮通過手機對學生的答題卷進行圖像采集（即利用手機拍照）；接下來，將采集到的圖像，運用“十三點特征提取算法”進行識別提取，導入到閱卷系統(tǒng)處理后生成學生成績；再將生成的學生成績導入到成績數(shù)據(jù)庫中，這樣，就完成了閱卷的全過程。而教師字需要將標準答案提前錄入到android智能手機，而學生將做答完的試卷拍照后傳入程序，系統(tǒng)就能自動閱卷并生成學生客觀題的成績。具體實現(xiàn)流程如下圖1所示：

圖1智能試卷評閱系統(tǒng)工作流程設(shè)計圖二、系統(tǒng)實現(xiàn)

（一）試卷評閱系統(tǒng)整體架構(gòu)

系統(tǒng)設(shè)計分成3層，第一層為用戶界面層，該層負責與用戶進行交互，包括主程序歡迎界面，用戶界面選擇、圖形處理界面；第二層為輸入層，即答題卷樣本獲取后的輸入，將采集到的答題卷通過本層傳入到主程序中再進行處理；第三層為圖形處理層，該層在系統(tǒng)后臺運行，主要是對輸入后的樣本進行識別處理，獲得所需要的信息用于比對，該層內(nèi)部封裝了圖像識別算法，除了處理圖像外，還將提供與OpenCV關(guān)聯(lián)的接口。

（二） 圖像采集

圖像采集是本系統(tǒng)的信息輸入源，主要利用智能手機的照相機來完成。圖像的基本類型包括：二值圖像、16色圖像、256色圖像和真彩色圖像。本系統(tǒng)是利用智能手機的相機獲取真彩色圖像，來完成圖像的采集，與傳統(tǒng)使用掃描儀進行圖像比較，這種方式更加便捷、快速，用戶容易接受，也更易實現(xiàn)。

（三） 圖像識別

本系統(tǒng)圖像識別的原理：首先是對采集后的圖像進行特征點的檢測，接下來是對確定的特征點進行描述，然后通過對預定的特征點進行匹配，最后確定采集后的圖像與系統(tǒng)樣本庫中最匹配的圖像，得到我們所需要的結(jié)果。而要實現(xiàn)在智能手機終端進行圖像識別又有二種實現(xiàn)途徑：一種是采用C/S模式，即在智能手機終端獲取圖像和顯示結(jié)果，在PC終端完成識別工作，然后通過無線網(wǎng)絡進行交互，這種方法對網(wǎng)絡的依賴度非常高，常常會因為網(wǎng)絡問題造成軟件運行緩慢或出現(xiàn)假死現(xiàn)象。另一種則是對特征點算法進行優(yōu)化和改進，將圖像識別也集成到智能手機終端，這樣能大大提高軟件運行效率，更快獲取結(jié)果，方便使用。

本系統(tǒng)采用了改進十三點特征識別法，首先對目標圖像進行搜索，并劃分為2*4的8個區(qū)域，計算每個區(qū)域中黑色像素點的數(shù)量，并統(tǒng)計每個劃分區(qū)域中黑色像素點在本區(qū)域中所占比率，可得到8個特征點；然后再統(tǒng)計水平方向上中間兩行黑色像素占整行的比率，垂直方向中間兩列黑色像素占整列的比率，得到4個特征點。最后統(tǒng)計圖像中所有黑色像素占整個圖像區(qū)域的比率作為一個特征點，共計13個特征點。相較模板提取法，十三點特征識別法雖然很難得到100%的準確率，但用于識別A、B、C、D準確率已經(jīng)可以達到系統(tǒng)使用的要求。

（四）android平臺下調(diào)用OpenCV庫

要調(diào)用OpenCV庫，需要使用Android NDK工具來調(diào)用c/c++代碼來編寫OpenCV庫，具體的步驟為：①本研究中主要是編寫代碼來實現(xiàn)客觀題答題卷圖像的識別，利用NDK工具進行編譯生成so文件，再使用java代碼來直接調(diào)用。②編寫java代碼來調(diào)用前面編譯生成的庫，并編寫與用戶交互的Android應用程序界面。

三、總結(jié)

利用改進十三點特征點識別算法，開發(fā)基于android平臺的試卷評閱系統(tǒng)，是對傳統(tǒng)閱卷方式的一種有效嘗試。通過系統(tǒng)的開發(fā)，證明該項目是切實可行的，并能以一種全新的閱卷方式來改變傳統(tǒng)，提高效率，達到項目研究的目的。

參考文獻：

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