日常作业可以帮助学生巩固知识，加深理解，不仅对学生的学习成绩具有积极影响，而且为新知识的学习奠定了良好的基础，是教学过程中必不可少的一个环节。传统的纸质作业携带不便、批阅时间长，学生作答情况的登记、统计和分析周期长，无法及时反馈教师教学活动。在“互联网+教育”的推动下，学校管理趋于信息化，课堂与信息技术逐渐融合，教与学的形式发生巨大改变。与信息技术结合的电子作业本、在线作业系统、作业管理系统已经开始成为K12课堂教学中的一个组成部分，可以提升学生兴趣，增进教学效果，指导教师调整教学策略。但传统纸质作业仍然在学校教学中占据重要位置，实现传统纸质作业的数字化，收集、统计和分析学生作业数据，对教育教学具有重大意义。随着移动终端性能的不断提升，尤其是摄像头的性能，拍照像素从几十万到几百万，图像质量大幅度提高，外加白平衡和自动调焦功能，移动终端的拍照效果不亚于专业相机。而且，移动终端现在已经能够流畅运行以前只能在计算机上处理的任务，如人脸识别、虚拟现实等。移动终端以强大的性能、实惠的价格、便捷的使用，融入生活的各方各面。
　　本文针对学校日常纸质作业批阅存在的问题，将移动终端与传统纸质作业结合。利用数字图像处理技术，对学生作业本图像的采集、处理和识别进行研究，并设计了基于移动终端的作业本识别框架。主要研究工作包含:
　　(1)对比在线作业系统与传统纸质作业的不同，提出传统纸质作业存在的问题，并论述现有技术采用移动终端识别作业本面临的问题。
　　(2)采集的作业本图像质量对后续的识别具有巨大的影响，为得到高质量的作业本图像，在图像采集阶段，实时判断图像的完整性、旋转角度、透视角度以及图像的清晰度，保证获得较高质量的作业本图像。
　　(3)采用尺度不变特征变换算法将目标图像与模板图像进行匹配，校正截取作业本，并利用条形码中携带的作业本结构信息，将作业本按区域进行分割。之后，自动识别客观题填涂答案并统计分数，采用普通卷积神经网络、Dropout层和BN层结合识别手写数字，并将主观题图像压缩上传，供教师在线批阅。
　　(4)对基于移动终端的作业本识别进行需求分析和可行性分析，设计核心模块的功能和处理流程图。