申请/专利权人：厦门大学

申请日：2021-01-26

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN112818797B

主分类号：G06V30/418

分类号：G06V30/418;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.01#授权;2021.06.04#实质审查的生效;2021.05.18#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种面向在线考试答卷文档图像的一致性检测方法和存储设备。所述一种面向在线考试答卷文档图像的一致性检测方法，包括步骤：获取第一图像和第二图像；定位两图像的奇异点位置，并根据奇异点位置对两个图像进行像素级对齐；截取第一图像的第一目标块，截取所述第二图像的第二目标块；比对第一目标块与第二目标块是否一致，若一致，则判定所述第一图像和所述第二图像一致。以上步骤中利用奇异点来实现第一图像和第二图像的像素级对齐，并且用来比对的目标块的奇异点数均不小于预设个数，确保了用于比对的目标块上信息的丰富性，确保了图像比对结果的准确性。

主权项：1.一种面向在线考试答卷文档图像的一致性检测方法，其特征在于，包括步骤：获取第一图像和第二图像；定位所述第一图像和第二图像的奇异点位置，并根据所述奇异点位置对所述第一图像和所述第二图像进行像素级对齐；截取所述第一图像的第一目标块，截取所述第二图像的第二目标块，所述第一目标块包含的奇异点数不小于预设个数，所述第二目标块包含的奇异点数不小于预设个数；比对所述第一目标块与所述第二目标块是否一致，若一致，则判定所述第一图像和所述第二图像一致；若不一致，则判定所述第一图像和所述第二图像不一致；所述并根据所述奇异点位置对所述第一图像和所述第二图像进行像素级对齐，具体还包括步骤：标定所述奇异点的特征信息，并根据所述特征信息对第一图像和第二图像的奇异点进行扫描配对；使用稳健的奇异点通过矩阵计算得第一图像和第二图像的转化矩阵；根据所述转化矩阵对所述第一图像和第二图像进行像素级对齐；所述使用稳健的奇异点通过矩阵计算得第一图像和第二图像的转化矩阵；根据所述转化矩阵对所述第一图像和第二图像进行像素级对齐，具体还包括步骤：使用方向导数直方图为每一个奇异点产生一个256维特征向量，若两个特征向量之间的距离小于特定阈值，则将两个奇异点配对；将配对的奇异点按其对应关系分为线性对与非线性对两个集合，过滤非线性对，使用线性对确定映射矩阵T，使用全部奇异点对对计算结果进行评价，不断迭代，直到点对映射关系计算误差小于0.6％，原角点通过映射矩阵T获得现角点位置，对所述第一图像和第二图像进行像素级对齐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门大学 一种面向在线考试答卷文档图像的一致性检测方法和存储设备

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