Görüntü işleme tekniklerini kullanarak optik işaret tanıma sistemi
Optical signal recognition system using image processing techniques
Yazar: ASMAEIL AMMARAH ABDULLAH BALQ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez, görüntü işleme teknolojisi ile Optik İşaret Tanıma (OİT) sistemi geliştirmeyi amaçlamıştır. Ülkemizde ve dünyadaki eğitim sistemlerinde gerek öğrencilerin başarılarının değerlendirilmesinde gerekse öğrenci seçiminde çoktan seçmeli şıklar içeren optik formlar çok sık kullanılmaktadır. Optik formların optik okuyucu cihazlar sayesinde optik işaret tanıma teknikleri kullanılarak değerlendirilmektedir. Bu tezde, çoktan seçmeli test sınavları cevap kâğıtlarının görüntü işlemeye dayalı okunması için bir sistem tasarımı ve uygulaması ile elde edilen sonuçların değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Sistem, Microsoft Visual Studio 2013 ile Visual Basic (VB) programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Sınav kâğıtlarının okunması ve değerlendirmesi işlemi eğiticilerin zamanının önemli bir kısmını alan önemli bir aktivitedir. Bu işlemin doğru ve hatasız bir şekilde gerçekleştirilmesi eğitimin değerlendirilmesi açısından son derece önem arz etmektedir. Ayrıca bu sistem yüzlerce veya binlerce optik cevap kâğıtlarının işlenmesi için hızlı bir şekilde işlem yapabilmektedir. Sistemde işaretlenen bir veya birden fazla seçeneği tespit edebilen yöntem kullanılmaktadır. Kullanılan yöntem; optik cevap anahtarı şablonu ve anahtar noktanın (key point) hesaplanmasına dayanmaktadır. OİT, cevap kâğıtlarını ve cevap anahtarı şablonunu tarayıcı yardımıyla bilgisayara aktardıktan sonra oluşan görüntüler, sistem için girdi olarak kullanılmıştır. Bu sistem dört aşamalı olarak çalışmaktadır. İlk aşamada koordinatlar (başlangıç noktasının ve bitiş noktasının çalışma alanı, başlangıç noktasının ve bitiş noktasının uzunluğu ve genişliği, işaretleme alanının ve grup bölgelerinin boyutu) seçilerek şablon oluşturulur. Tüm koordinatlar kaydedilir. İkinci aşama olarak, anahtar nokta algılama algoritması uygulanır. Üçüncü aşama olarak ise optik notun cevap sayfaları otomatik olarak üç ilgi alanına (öğrenci kimliği, öğrenci adı ve çoktan seçmeli sorular) ayrılır ve her bir kabarcık sütun veya satırdaki siyah pikseli projeksiyon profili ve eşik tekniği kullanarak hesaplar. Projeksiyon profili ve eşikler, N-sıra yatay ve N-sütun dikey çizgiler tanımlamak için kullanılır. Yatay çizgiler çoktan seçmeli soruları belirlemek için uygulanabilir ve ardından eşikle (Bernsen'in tekniği kullanılarak) sınıflandırılabilir. Aynı zamanda, dikey çizgi öğrenci kimliğini ve öğrenci adını tanımlamak için uygulanabilir ve daha sonra eşikleme işlemi sınıflandırılabilir. Literatürde yer alan bilimsel çalışmaların birçoğunda karakter sınırını belirleme amacıyla yatay ve dikey projeksiyon profili uygulanmıştır. Bu çalışmada da bir kabarcık sınırını belirlemek için projeksiyon profili uygulanmıştır. Son aşama olan dördüncü aşamada ise sınav kâğıdı önceden kaydedilmiş dosyadaki cevap anahtarı ile karşılaştırılarak ve otomatik olarak doğru cevapların sayısını hesaplayarak her öğrenci için bir istatistik sonuç elde edilir. Bu tez çalışmasında 100'den fazla sınav kâğıdı test edilmiştir. Sonuç olarak, çoktan seçmeli cevap kâğıtlarının beş farklı formatından oluşan alan tespiti için %100 doğruluk oranı sağlanmıştır. Sistemin her bir sınav kâğıdı başına düşen işlem süresi 1 saniyeden azdır. Geliştirilen sistemin performansı, bu konuda yapılmış üç farklı çalışma ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar, işlem sürelerinin başarım karşılaştırılmasına ve doğruluk oranı üzerine odaklanmaktadır. Karşılaştırma işleminde kullanılan tüm test formları, 25-100 arası soru içermektedir. Karşılaştırma sonucu işlem süresi, her bir sınav kâğıdı için 1 saniyeden uzun sürmüştür. Ayrıca işlem sonuçları çalışmaya bağlı olarak %97.6-%100 arasında doğruluk oranı ile gerçekleştirilmiştir. Bu karşılaştırma sonucunda daha doğru olduğu tespit edildi.

Abstract:
In this thesis, it is aimed to develop Optical mark Recognition (OMR) system with image processing technology. In our country and in the world education systems, optical forms with multiple choice choices are frequently used both in the evaluation of students' success and in the selection of students. Optical reading devices of optical forms are evaluated by using optical mark recognition techniques. In this thesis, it is aimed to evaluate the results obtained with a system design and application for the reading of multiple choice test exams answer papers based on visual processing. The system was developed using Microsoft Visual Studio 2013 with Visual Basic (VB) programming language. Reading and evaluation of exam papers is an important activity which takes a significant part of the time of the trainers. Accurate and accurate operation of this process is of utmost importance for the evaluation of education. In addition, this system will be able to process quickly for processing hundreds or thousands of optical answer sheets. One or more options are identified in the system. The method used is based on the calculation of template and the key point. The images that were created after the OMR answer sheets and the answer key template were transferred to the computer with the help of the scanner were used as input. This system works in four stages. In the first step, the template is created by selecting the coordinates (the working area of the starting point and the end point, the length and width of the starting point and end point, the size of the marking area and group regions). All coordinates are saved. As the second stage, the key point detection algorithm is applied. As a third step, the optical answer pages are automatically divided into three areas of interest (student ID, student name and multiple choice questions) and calculate each bubble column or black pixel in row using projection profile and threshold technique. The projection profile and thresholds are used to define N-row horizontal lines and N-column vertical lines. Horizontal lines can be applied to determine multiple choice questions, and then can be classified into the threshold (using Bernsen's Technique). At the same time, the vertical line can be applied to identify the student ID and student name, and then be classified into the threshold. In order to determine the character limit in the literature, he applied horizontal and vertical projection profile in the majority of scientific studies. In this thesis, projection profile was applied to determine a bubble limit. In the fourth stage, a statistical result is obtained for each student by comparing the exam paper with the answer key in the previously recorded file and automatically calculating the number of correct answers. In this thesis, more than 100 exam papers were tested. As a result, it was realized with a 100% accuracy rate for the area determination consisting of five different formats of multiple choice answer sheets. The processing time for each paper of the system is less than 1 second. The performance of the developed system is compared with three different studies. These comparisons focus on the performance comparison and accuracy rate of processing times. All test forms used in the comparison process contain between 25 and 100 questions. The result of the comparison procedure took more than 1 second for each examination paper. In addition, the results of the study were performed with an accuracy rate of 97.6% - 100% depending on the study.