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平面几何图像中特征信息的抽取技术研究

平面几何图像中特征信息的抽取技术研究

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作者：谷金峰广西师范大学

学位级别：硕士

随着信息技术产业蓬勃发展,人工智能技术的应用变得越来越广泛,形成了很多与之交叉的研究领域。教育是国家发展的核心竞争力,我国正在不断加快智慧教育信息化的步伐,并取得了一定的成果。数学作为基础教育领域中主要科目之一,一直备受重... 详细信息

随着信息技术产业蓬勃发展,人工智能技术的应用变得越来越广泛,形成了很多与之交叉的研究领域。教育是国家发展的核心竞争力,我国正在不断加快智慧教育信息化的步伐,并取得了一定的成果。数学作为基础教育领域中主要科目之一,一直备受重视,也是研究者们的热门研究的课题。目前,关于数学客观题自动阅卷的相关技术已经得到了广泛应用,而主观题自动阅卷并没有达到实用程度,瓶颈在于对几何图形的精确识别和图形中丰富信息的理解。鉴于此,本文主要针对平面几何类型题的图形精确识别和图中文字信息提取展开研究。以期为平面几何类数学题的自动阅卷的实际应用提供技术支撑。本文主要贡献有:(1)基于改进的FAST角点检测器用于多边几何图形识别。针对以往基于链码特征、Hough变换等方法在基本几何图形识别任务上的准确率低、计算复杂度高的问题,本文通过角点检测的方法进行多边几何图形的识别。首先,文中详细介绍了多边几何图形角点处理方法,接着分析多边几何图形角点处灰度变化,利用改进的FAST角点检测器提取候选角点,最后依据候选角点的分布特征,利用DBSCAN算法消除伪角点,实现角点的提取。(2)提出了一种鲁棒性强的粘连字符提取方法。电子文档上的几何数学试题中,几何图像的字符与线段粘连在一起,轮廓检测算法在提取字符过程中,会出现字符数不全的情况,因此本文设计一种改进的字符提取算法。首先,通过组合不同尺度的类拉普拉斯算子消除字符与线段之间的粘连像素,实现字符分割。接着,结合轮廓检测、NMS和边缘修复算法,实现字符的提取。最后,为了验证字符提取的完整性,利用预先训练好的残差网络用于字符识别,实验证明了本文算法的鲁棒性。(3)从图像中检索几何信息。针对以往几何信息检索算法在提取几何对象及其关系实例不准确的情况,本文提出了一种基于改进的Hough变换用于几何信息的检索方法。首先,文中详细介绍了点、线、圆和交点等基本几何信息的抽取方法,接着介绍了8个基于距离和角度的几何关系定义,从中挖掘潜在的几何信息,最后通过实验对比,验证了本文在点、线、圆提取方法上的有效性。

关键词：智慧教育角点检测器字符分割几何信息抽取

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