Методы автоматизированной оценки каллиграфии

Изображение

Признаки изображения в числовом виде

БД текстовой аннотации изображений

Семантические

признаки

Рис. 7. Последовательность сохранения текстовой аннотации изображения

изображения. Затем числовые признаки преобразуются в семантические. По ним формируется текстовый запрос к БД, которая хранит аннотации различных текстовых источников данных (например, страницы в Интернете), текстовых документов. Результатом поиска является список текстовых источников, которые связаны с содержанием входного изображения.

Рассмотренные механизмы поиска изображений по семантическим признакам, аннотации семантических признаков, а также механизм поиска текстовой информации по семантическим признакам изображения предоставляют широкие возможности для объединения различных методов поиска изображений и текстовой информации.

Все представленные в данной статье способы поиска основаны на использовании семантического преобразователя, от расположения которого в общей структуре поиска меняются характер поиска и, как следствие, результат.

В заключение следует отметить, что значения семантических признаков и образов достаточно

субъективны; так как признаки или образ определенного предмета у разных людей могут отличаться, результат поиска тоже является субъективным и зависит от БД семантических признаков в семантическом преобразователе. Поэтому с целью более объективного поиска возможно применение для каждой системы поиска собственной БД семантических признаков или использование в рамках одной системы нескольких БД семантических признаков. Но в таком случае увеличиваются затрачиваемые на поиск ресурсы, что существенно сказывается на производительности.

Литература

1. Colin C. Venters and Dr. Matthew Cooper. A review of content-based image retrieval systems // Joint Information Systems Committee (JISC). 01.06.2000. URL: http://www.jisc.ac.uk/media/ documents/programmes/jtap/jtap-054.pdf (дата обращения: 25.09.2010).

2. Remco C. Veltkamp and Mirela Tanase. A survey of content-based image retrieval systems // Geometry, Imaging and Virtual Environments Lab, Utrecht University, The Netherland. 08.03.2001. URL: http://www.aa-lab.cs.uu.nl/cbirsurvey/cbir-survey/ (дата обращения: 25.09.2010).

3. Marinai S. A survey of document image retrieval in digital libraries. 9th Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED 2006). 2006. URL: http://www.dsi.unifi.it/~si-mone/Papers/cifed06.pdf (дата обращения: 25.09.2010).

4. Matthew Simpson, Md Mahmudur Rahman, Dina Demner-Fushman, Sameer Antani, George R. Thoma. Text- and Content-based Approaches to Image Retrieval for the ImageCLEF 2009 Medical Retrieval Track. The Cross-Language Evaluation Forum (CLEF) 2009. URL: http://www.clef-campaign.org/2009/working_ notes/simpson-paperCLEF2009.pdf (дата обращения: 25.09.2010).

5. Бухалто А.Н. [и др.]. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений; [под общ. ред. Ю.В. Гуляева и А.И. Галушкина]. М.: Радиотехника, 2003. Кн 7. 192 с.

УДК 81:002

МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ КАЛЛИГРАФИИ

А.А. Демин

Статья посвящена автоматизированной оценке каллиграфии, целью которой являются выявление основ формирования графического навыка письма, анализ технологических приемов первоначального обучения письму, способствующих развитию такого навыка, а также раскрытие способов корректировки почерка.

Ключевые слова: каллиграфия, кинетическое сходство, стигмаграфический метод, стенографическая сетка, метод Карстера.

В эпоху всеобщего перехода от бумажного представления информации к электронному актуальной является проблема обучения первоклассников каллиграфически правильному письму. Трудности, возникающие при овладении техникой письма, имеют разные причины: физиологические, психологические и педагогические.

Прежде всего определим понятия каллиграфии и каллиграфических ошибок.

Каллиграфия - искусство красивого письма, то есть умение писать правильным (четким) и устойчивым почерком.

Каллиграфические ошибки - нарушение пропорции элементов букв по ширине, высоте и

углу наклона. Они являются следствием несфор-мированности координации движений пальцев, кисти, предплечья и плечевого отдела руки.

Создание эффективной системы оценки каллиграфии включает в себя анализ каллиграфических ошибок, сравнительный анализ методов их выявления и исправления дефектов, то есть задача разработки методики оценки каллиграфии входит в задачу создания системы оценки каллиграфии рукописного текста как составная часть.

Классификация графических ошибок

По оценкам психологов, проблема нарушений письма и чтения одна из самых актуальных для школьного обучения, поскольку письмо и чтение из цели становятся средством дальнейшего получения знаний учащимися.

Интерес к проблемам раннего выявления, предупреждения и коррекции специфических нарушений письма (дисграфия) и чтения (дислексия) у детей обусловлен тем, что письмо как деятельность играет важную роль в жизни человека: оно стимулирует его психическое развитие, обеспечивает общеобразовательную подготовку, влияет на формирование личности.

В методике обучения учащихся каллиграфическому письму выделяются следующие графические ошибки [1].

1. Нарушение наклона в 65°, приводящее к непараллельности элементов букв и даже элементов одной буквы, часто сопровождающееся искривлением элементов (рис. 1).

Рис. 1

2. Ошибки, связанные с нарушением пропорций: вертикальных (неодинаковая высота букв или их частей); горизонтальных (неодинаковая ширина букв и их элементов); пропорций между частями букв (увеличенные или уменьшенные элементы букв) (см. рис. 2 а, б и в соответственно).

Рис. 2

3. Искажение овалов, полуовалов и других элементов, содержащих закругления, изогнутые линии, а также ошибки, связанные с несоблюдением пропорций (рис. 3).

4. Пропуск отдельных букв или замена элементов букв: вместо м - л, вместо д - а.

5. Несоблюдение строчки, переписывание через линию полей, непропорционально большие (или маленькие) интервалы между словами, недописывание строки и пр. Часты ошибки в соединениях букв.

6. Каллиграфические ошибки по кинетическому сходству: смешение букв, начертание первого элемента которых требует тождественных движений руки (см. табл.).

Кинетическое сходство букв

Ошибочный выбор последующего элемента Неправильная передача количества однородных элементов

о-а

б-д

и-у л-м

а-д и-ш

н-к

н-ю

л-я

Для успешного преодоления ошибок письма очень важно в каждом отдельном случае разобраться в их причинах, выбрать для исправления ошибки соответствующий прием. Так, например, преодоление ошибок первой группы требует отработки написания прямых параллельных линий с нужным наклоном к строке в 65°. Исправление ошибок второй группы требует развития глазомера, без чего невозможно соблюдение пропорций. Третья группа ошибок требует работы над кривыми линиями, над изгибами и закруглениями, над плавностью движения руки. Ошибки четвертой группы связаны с нарушениями внимания.

Алгоритмы распознавания рукописных текстов

Выделение псевдослов в контуре. Алгоритм выделения слов в данном случае назовем алгоритмом выделения псевдослов. Под ним скрывается тот факт, что на данном этапе нельзя точно определить, чем являются наборы линий, образующих изолированные подграфы (псевдослова): целыми словами, какой-либо их частью либо несколькими словами.

Выделение псевдослов производится элементарным обходом по вершинам и ребрам таких подграфов с выставлением меток на ребрах о проходе по ним, начиная с некоторой произвольной точки, и с извлечением уже пройденных кривых в отдельный контейнер текущего псевдослова. Такие обходы выполняются до тех пор, пока не будут выделены все подграфы.

Выделение символов в слове. Данная операция выполняется после выделения строк, она необходима для последующего распознавания символов. Процесс аналогичен выделению строк: выполняется горизонтальная проекция (построение гистограммы) столбцов пикселей, на которой находятся области резкого перепада числа значимых (черных) пикселей в строке; если число черных точек в предыдущем столбце было значительно меньше их числа в текущем столбце, это говорит о начале символа, и наоборот. При этом может использоваться тот же порог выделения, что и для строк. Кроме того, после выделения символа по горизонтали осуществляется его выделение и по вертикали (уточнение границ), так как его границы могут отличаться от границ всей строки. Проблема неразделимости пересекающихся в проекции символов сохраняется.

Выбор языка распознаваемых символов. Выбранный язык определяет эталоны символов, с которыми будут сравниваться распознаваемые области изображения. В более общей задаче распознавания язык должен определяться автоматически, по максимальному совпадению символов в слове. Для этого в библиотеке эталонов должны находиться символы нескольких языков. Чтобы отладить комплекс, ограничимся языком, выбранным пользователем. На этом этапе алфавит представляется в виде среднестатистического векторного изображения символов.

Непосредственное распознавание - это сравнение выделенных областей изображения с имеющимися эталонами символов и проверка результата на допустимость. Отметим следующие моменты.

• Описание распознаваемого текста после выделения областей изображения представляет собой описание узлов и их связей для символов или слов на распознаваемом изображении; библиотека эталонов состоит из эталонных изображений символов алфавита и соответствующих им кодов.

• В процессе распознавания осуществляется перебор во внешнем цикле всех выделенных символов распознаваемого текста, а во внутреннем цикле - всех эталонов, то есть каждому символу распознаваемого текста поочередно ставятся в соответствие все эталонные символы и определяется степень их совпадения.

• Для разделения букв в слове применяется цикл разбивки контура в каждом узле поочередно слева направо.

• Для повышения эффективности распознавания сначала сравнивается количество узлов, связей и их типов у символов и эталонов (чтобы не пытаться сравнивать символ «,» с эталоном «Ж») и определяется максимальная степень отклонения символов от эталонов (если для текущего сравнения она больше допустимого, символ не распознан).

• Символ считается распознанным, если есть хотя бы один эталон, степень совпадения с которым оказалась не меньше минимально допустимой. Если таких эталонов несколько, выбирается тот, с которым была достигнута наибольшая степень совпадения; если эталонов с одинаковой наибольшей степенью совпадения несколько, выбирается первый по алфавиту.

Основное преимущество метода сравнения векторов перед методом наложения состоит в том, что он учитывает совпадение распознаваемого символа и эталона по ключевым моментам (признакам символа), а не по его графической интерпретации (рис. 4). Поэтому вероятность того, что сравнение одного и того же символа с разными эталонами даст одинаковую степень совпадения, намного меньше, чем у алгоритмов сравнения печатных символов. Наконец, сам способ определения степени совпадения может во многом определять результат; в случае с методом наложения степень совпадения будет определяться по числу нулевых точек на совмещенном изображении, отнесенным к числу точек на изображении распознаваемого символа.

А

Рис. 4. Графическая интерпретация символа

Для рукописного текста метод наложения эталонов практически неприменим, так как вариантов написания символа, его наклона и искажений может существовать бесчисленное множество. В системах распознавания рукописного текста используется сравнение, как правило, с векторными объектами и их связями между собой.

Разработка методики оценки качества каллиграфии автоматизированной системой

Исходя из проведенного исследования, система оценки каллиграфии должна сочетать в себе все описанные методы, выявлять любые возможные отклонения от существующих норм письма с точностью, достаточной для объективной оценки.

На основании этого система оценки каллиграфии должна предоставлять комплекс упражнений, направленных на выявление и устранение дефектов письма:

1) оценка написания отдельных элементов букв и соединений: короткая или длинная линия, линия с закруглением внизу, прямая с петлей, овал, полуовал, линия с закруглением с двух сторон, малая петля и дополнительный элемент (две точки);

2) оценка написания отдельных букв полностью: строчных и прописных с выдерживанием угла наклона и пропорций частей;

3) оценка написания соединений двух-трех букв с акцентом на межсоединения;

4) оценка написания значащих слов и словосочетаний с выдерживанием расстояния между буквами и словами.

На каждом этапе выполнения система должна продолжать контролировать все критерии качества каллиграфии, сочетать и подбирать упражнения на основе индивидуальных результатов их выполнения каждым учеником.

Система должна оценивать выполненные упражнения с учетом отклонения от нормированного

эталона, что позволит избежать необъективной оценки.

Подытоживая, отметим, что в данной статье проанализированы методики выявления дефектов и оценки каллиграфии, а также сформулированы главные требования, предъявляемые к системе.

Основное внимание уделено анализу каллиграфических ошибок. При разработке критериев оценки принимались во внимание существующие в этой области проблемы и совокупность методов их решения.

Литература

1. Хорошилова Е.И. Характеристика специфических ошибок письма младших школьников // Начальная школа. 2001. № 7.

2. Власов А.И., Кирбабин О.Е., Шепель А.С. Методология визуального проектирования как инструмент организации поддержки учебного процесса // Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&MQ'2008): матер. Меж-дунар. симпоз. М.: ЭГРИ, 2008. 219 с.

3. Цыновникова Ю.Л. Автоматизация навыка письма на этапе первичного усвоения буквенных знаков // Начальная школа. 2001. № 7.

4. Проненко Л.И. Каллиграфия для всех. М.: Книга, 1990.

5. Кудреватова Л.И. Типичные каллиграфические ошибки и их исправления // Начальная школа. 1995. № 3.

УДК 81:002

МЕТОДЫ ВИЗУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ИНТЕРФЕЙСОВ

Н.В. Зеновкин; А.И. Власов, к.т.н.

В статье проводится анализ существующих решений в области системы регистрации движений глаз, вырабатываются требования к системе пользовательского интерфейса на основе регистрации движений глаз. Рассматриваются основные подходы к определению точки фокусирования взгляда и математические модели поиска зрачка в видеоизображении.

Ключевые слова: регистрация движений глаз, методы визуального управления.

Для отслеживания направления взгляда используются системы, регистрирующие движения глаза. Регистрация движений глаза - это процесс либо измерения точки направления взгляда, либо регистрации движений глаз относительно головы. Регистратор движений глаз - устройство, измеряющее положение глаза и регистрирующее его движения. Регистраторы движений глаз применяются в системах визуализации, в психологии, в когнитивной лингвистике и в промышленном дизайне. Существует множество методов измерения движений глаза. Самые популярные используют видеоизображения, из которых выделяется позиция глаза, другие методы - встроенные в контактные линзы индуктивные катушки, так называемые электроокулографы [1-4].

Изучение движений глаз опередило широкое распространение компьютеров практически на сто лет (например, работы Джавала 1878 г.). В отличие от чисто визуального наблюдения за движениями глаз эти исследования были достаточно дискомфортными, так как производились методом прямого механического воздействия на роговицу. Первая система, не предусматривающая прямого контакта с глазом, была разработана в 1901 году Доджем и Клайном и использовала свет, отраженный от роговицы.

Развитие цифровой видеотехники позволило наблюдать за движением глаз в реальном времени без непосредственного физического контакта. Одним из наиболее перспективных применений такого рода систем является построение пользова-