Geri Dön

Görüntü işleme teknikleri kullanılarak büyük ölçekli sınavlar için performans odaklı ve yüksek doğruluklu optik form okuma ve değerlendirme sistemi

Performance oriented and high accuracy optical form reading and evaluation system for large scale exams using image processing techniques

  1. Tez No: 898630
  2. Yazar: YASİN SANCAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR YAVUZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Bu tez çalışmasında büyük ölçekli eğitim kurumlarında yapılmakta olan çoktan seçmeli sınavlar için görüntü işleme teknikleri kullanılarak hızlı ve okuma doğruluk oranı yüksek bir optik form okuma ve değerlendirme sistemi geliştirilmiştir. Çok sayıda öğrencinin katılımıyla gerçekleşen sınavlarda iş takvimine bağlı olarak çalışmak son derece önem arz etmektedir. Bu nedenle değerlendirme sürecinde yaşanan zaman ve iş kaybını azaltacak bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Belirli bir optik form şablonuna göre okuma yapmaktan ziyade kullanıcılara kendi şablonlarını oluşturabileceği ve bu şablona göre okuma yapan modeli elde edecekleri dinamik ve esnek bir yapı oluşturulmuştur. Yüksek hızlı tarayıcılardan elde edilen görüntüler üzerinden karekod, kimlik numarası, kitapçık türü ve ders sorularına ait bilgileri okuyabilen, tarayıcıyla eşzamanlı çalışabilen ve taranmamış ya da hatalı olan optik formları personelin takip edebileceği modüller oluşturulmuştur. Optik form üzerinde Aruco işaretçileri kullanılarak eğimli ya da ters görüntülerin düzeltilebilir, okuma alanlarının tespit edilebilir ve kâğıdın düz olduğunu kontrol etmek için geometrik doğrulama yapılabilmektedir. Görüntünün belleğe aktarılması ve karekod okuma işlemleri için birtakım optimizasyonlar yapılarak performans açısından önemli kazanımlar elde edilmiştir. Optik form üzerinde öğrencinin silme sonucu leke bıraktığı seçeneklerde ya da kaleme bağlı işaretleme yoğunluğunun düşük olduğu durumlarda OMR cihazlarında hatalı okuma yaptığı gözlemlenmiş ve bunun üzerine yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemde tüm işaretleme seçenekleri K-means kümeleme algoritmasıyla iki sınıfa ayrılarak öğrencinin kalem yoğunluğu belirlenmektedir. Belirlenen kalem yoğunluğuna göre yapılan okumalarda hata oranı %97,7 azalmıştır. 265,816 optik form görüntüsü üzerinden yapılan testlerde doğruluk oranı %99,98, her optik için okuma süresi 0,12 saniye olarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, fast and high accuracy optical form reading and evaluation system has been developed by using image processing techniques for multiple choice exams held in large-scale educational institutions. It is extremely important to work according to the schedule in the exams, which are held with the participation of a large number of students. For this reason, it is aimed to develop a system that will reduce the time and work loss experienced in the evaluation process. Rather than reading according to a certain optical form template, a dynamic and flexible structure has been created where users can create their own templates and obtain the model that reads according to this template. Modules have been created that can read the qrcode, ID number, type of booklet and course questions over the images obtained from high-speed scanners, work simultaneously with the scanner, and track optical forms that have not been scanned or are faulty. By using Aruco markers on the optical form, skewed or inverted images can be corrected, reading areas can be detected, and geometric verification can be performed to check that the paper is flat. Significant gains have been achieved in terms of performance by making some optimizations for transferring the image to the memory and reading the qrcode. When used OMR devices it has been observed that the makes erroneous readings on the optical form in the options where there is a stain as a result of erasing, or in cases where the marking density due to the pen is low, and a new method has been proposed. In this method, all marking options are divided into two classes with the K-means clustering algorithm and the pencil density of the student is determined. The error rate in the readings made according to the determined pen density decreased by 97.7%. In the tests performed on 265,816 optical form images, the accuracy rate was 99.98% and the reading time for each optic was 0,12 seconds.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla Türkiye ve fitocoğrafik bölgelerinin arazi örtüsü durumunun ve zamana bağlı arazi örtüsü değişiminin incelenmesi

    Investigation of land cover status and temporal land cover change in Turkey and its phytogeographic regions with the help of remote sensing and geographic information systems

    EMRE AKTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KERİM GÜNEY

  2. Investigation of non-contact smartphone-based monitoring of structures

    Yapıların akıllı telefon tabanlı temassız sağlık izleme metodları ile incelenmesi

    MEHMET SEFA ORAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGUT ÖZTÜRK

  3. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Yüksek çözünürlükteki uydu görüntülerinin geometrik doğruluklarının karşılaştırılması

    The geometric accuracy comparison of high resolution satellite images

    FAZIL YAŞA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FİLİZ SUNAR ERBERK

  5. An algorithm for multiscale license plate detection and rule-based character segmentation

    Çok ölçekli plaka tespit ve kural tabanlı karakter çıkarımı için algoritma

    ALİ ONUR KARALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY