[发明专利]一种基于图像的作业查重系统及方法

说明书

本发明提供一种基于图像的作业查重系统及方法，具体的系统包括输入待查重文件模块，输入手写作业图像或电子文档，图像或电子文档为待查重文件；图像预处理模块，对输入待查重文件模块输入的文件进行图像分类和图像预处理；相似度计算模块，对图像预处理模块处理后的图像进行图像特征提取和相似度计算；展示与储存模块，将相似度计算模块计算后的相似度结果进行展示，并将相似度结果进行储存。通过对不同的图像分别不同的预处理及相应的相似度计算方法实现不同图像的查重分析。本发明的系统及方法针对查重的对象更广泛，无论是基于手写作业图片的查重检测，还是电子文档中的图像查重检测，均无需人工比对，减少了人工工作量。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于图像的作业查重系统及方法。

背景技术

目前现有的作业的查重检测手段一般可以分为：传统方法提取图像特征，进而对比图像特征计算相似度；深度学习方法提取图像深度特征，进而对比图像深度特征计算相似度两种。而在使用传统方法提取图像特征时，使用的方法包括计算图像指纹特征、计算图像尺度不变特征。而计算图像指纹特征，在图像亮度和尺度上的鲁棒性较差。因此经常会出现检测结果不准确或者由于待检测的类型不同导致统一的识别方式识别出的结果清晰度不好或还原度不高的问题。

同时市面上暂时也缺少一种针对手写作业图像的查重手段，人工批改手写作业图像时，耗时耗力，往往会因为手写作业图像经过二次的加工处理，导致查重难度大，精度差等问题，为使用者在作业查重工作上增加了不少的难度及工作量，导致查重效率低，效果差，结果也并不准确。

发明内容

根据上述提出传统方法通过人工进行评估工作量大且效率低，现有的计算机识别系统鲁棒性较差的技术问题，而提供一种基于图像的作业查重系统及方法。本发明主要针对手写作业图像与电子文档中图像不同的特点，使用合适的传统算法进行图像特征提取，计算图像相似度，从而起到减少人工评估工作量，提高工作效率的效果。

具体地，本发明包括：一种基于图像的作业查重系统，包括：

输入待查重文件模块，输入手写作业图像或电子文档；所述图像为或电子文档待检测文件；

图像预处理模块，对所述输入待查重文件模块输入的文件进行图像分类和预处理，首先通过读取输入的待测文件的后缀名，确定待检测文件的类型；所述待检测文件的类型包括：手写作业图像及电子文档；其中，电子文档中包含的图像进一步分为纯文本图像和图形图像；将所有所述电子文档统一为PDF格式，对所述电子文档进行图像提取和图像分类；针对不同类别的图像采用与所述待检测图像的类型相对应的图像预处理方式对所述待检测文件图像进行预处理；

相似度计算模块，按照待检测文件的类型，采用与所述待检测文件的类型相对应的特征提取方法和相似度计算方式对所述图像预处理模块预处理之后的图像进行相似度计算；

以及，

展示与储存模块，按照待检测文件的类型，展示及储存所述相似度计算模块得到的相似度计算结果。

同时本发明还包括一种基于图像的作业查重方法，包括以下步骤：

步骤S1：输入文件；所述文件为待检测手写作业图像或电子文档；

步骤S2：对所述输入的待测文件进行图像分类和预处理；若所述输入的文件确定为电子文档，则需提取文档中的图像；将所述输入的电子文档中的图像进行SVM分类；将所有图像分别保存在相应的手写作业图像、纯文本图像与图形图像三个文件夹中；确定待检测图像的类型后，进行图像预处理；若待检测图像为手写作业图像则通过所述图像预处理模块对所述手写作业图像进行裁剪并将裁剪后图像进行等比例缩小进而进行灰度化处理；若待检测图像为纯文本图像，通过OCR算法将图像转换为文本并将所述文本保存为TXT文件；若待检测图像为图形图像，则统一调整后再进行灰度化处理；