【摘 要】
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随着人工智能的高速发展以及在各行各业取得的一系列的成果,让人工智能学习人类的思维去思考问题也愈发可行。其中教育行业也加大了人工智能在其产品上的应用,例如利用机器学习技术去实现智能理解、智能答题、智能批改等等。针对其中智能理解数学题中的几何图像问题,基于图像处理的相关技术,对几何图像的题意理解进行算法研究,然后实现一个准确、高效的智能理解系统,对于推进人工智能在智能解答数学题领域具有重大的意义。通过
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随着人工智能的高速发展以及在各行各业取得的一系列的成果,让人工智能学习人类的思维去思考问题也愈发可行。其中教育行业也加大了人工智能在其产品上的应用,例如利用机器学习技术去实现智能理解、智能答题、智能批改等等。针对其中智能理解数学题中的几何图像问题,基于图像处理的相关技术,对几何图像的题意理解进行算法研究,然后实现一个准确、高效的智能理解系统,对于推进人工智能在智能解答数学题领域具有重大的意义。通过调研和研究大量的SAT习题、考题,制定了一个从图像到谓词表示方式的智能理解数学几何图像系统。首先采用OpenCV图像处理的API对系统接收的几何图像进行预处理。通过实验采用基于二值图像连通区域标记的方式来将图像中的字符特征与几何特征进行分割,并对分割后的字符信息进行适当的优化和合并。在字符识别的过程中,系统利用Tesseract开源框架已有的光学字符识别功能,训练针对几何图像中经常出现的字符识别的特定语言集,对图像中出现的字符进行识别。在几何图形识别的过程中,利用霍夫变换算法对图中的直线和圆进行识别并优化,然后将这些基础的几何元素组成复杂的几何元素。得到字符识别和几何图形识别的结果后,系统的结果合并功能将两种结果根据其原始位置信息进行合并,得到输入几何图像的最终理解结果。最后利用PyQt5框架设计实现系统的交互界面。通过对各种技术的使用实现了机器理解几何图像系统,随机从SAT的真题中截取80张含几何图像的图片作为测试集,并对这80张图片进行了功能性测试和非功能测试,最终取得了较为满意的结果。
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