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作业是教学过程中的一个重要环节,现代教育技术的迅猛发展以及传统作业技术手段的落后使作业环节手段改革的问题被提了出来。远程作业系统在作业技术手段改革方面进行了有益的尝试,解决了数学表达式的自动识别和批改的难题,然而对于基础力学等理工科基础课程而言,作业题目中常常包含一些图形内容,学生经常需要绘制作业图形。本论文对作业图形自动识别批改进行了比较深入的研究。图形识别有很多种方法,处理过程皆是由特征提取和识别这两个主要阶段组成。作业图形的识别也同样是分这两个阶段完成,由于作业图形识别具有自身的特殊性,不同于一般的图形识别,须要同时提取教师图素和学生图素的特征,包括空间特征、属性特征,属性特征是图素自身具有的特征,空间特征是教师图素之间和学生图素之间的位置、拓扑关系特征,识别阶段的工作是对提取的图素特征加以分类、理解。作业图形识别没有精确的计算模型,本文在模糊识别的基础上提出一种多因素相似模型MFModel来识别学生所画图素和教师的关键图素的相似度,首先计算图素的局部相似度,如果局部相似度达到局部相似度阈值,则进一步考虑全局相似度,当学生中的一个图素和教师中的一个图素的全局相似度达到全局相似度的阈值,我们就认为学生所画图素是正确的,反之则错误。本文针对图形类作业的识别存在的几个关键问题进行了研究,创新性的研究成果主要有:1)提出一种作业图形位置关系识别模型DCone模型,该模型扩展了Cone锥形法模型,综合方向和距离特征,使得作业图形的图素之间位置关系更加精确。2)提出了图形与符号表达式耦合识别的EGC算法,解决作业图形中一类特殊的问题:不同学生假设的图形方向不同,得到的符号表达式也不同,识别符号表达式的同时需要综合学生假设的图形方向。3)提出了作业图形多因素相似模型MFModel,该模型由作业图形识别中四个主要的因素构成,即GUType图素类型、GUAttri图素属性、GUPos位置关系、GUTop拓扑关系,这四个因素中任何一个不能独立决定两个图素间的相似性,而是按照一定的权重共同决定两个图素间的相似性。4)设计了一个新颖的对象索引结构OIS,使得GTD二维四元组和图形对象建立关联,在MFModel模型和OIS的基础上提出了作业图形综合识别控制算法OIS-GIC算法。