Адаптивная обработка каллиграфической информации, представленной в виде рукописных символов

Работа выполнена в Московском Государственном ТехническомУниверситете им. Н.Э. Баумана.Научный руководитель: канд. техн. наук, доцент Власов Андрей ИгоревичОфициальные оппоненты:д.т.н., ведущ. научн. сотр. ИСА РАН, Пестрякова Надежда Владимировнаид.т.н., доцент, проф., Московский государственный университетприборостроения и информатики Сизых Вадим Витальевич.Ведущая организация:ОАО «Российские космические системы» (Москва)Защита диссертации состоится «___»_________ 201_ года в __:__на заседании диссертационного совета Д212.141.02 при МосковскомГосударственном Техническом Университете им.

Н.Э.Баумана по адресу:Госпитальный пер. д. 10, ауд. 613м.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московскогогосударственного технического университета им. Н.Э. Баумана и на сайте:http://bmstu.ruАвтореферат разослан «_____»___________201_ г.Ученый секретарьдиссертационного совета,к.т.н., доцентМуратов Игорь ВалентиновичОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность исследования. Проблема обработки каллиграфическойинформации, содержащейся в рукописных символах (то есть, информации оструктуре графических объектов и способе их воспроизведения), являетсяактуальной при решении задач обработки данных, в педагогике, медицине:распознавание символов, обучение письму, коррекция почерка, восстановлениеграфомоторных навыков и другое.Учитывая стоимость компьютеров и смартфонов, недоступную для многихслоев населения, а так же привычку рукописного изложения мыслей, информациязачастую продолжает сохраняться в письменном виде.

Огромные объёмыдокументов, научных, исторических и художественных произведений всё ещё неоцифрованы (или оцифрованы только до уровня графических объектов) иостаются вырванными из общей базы человеческих знаний, доступных длямоментального поиска и удалённого использования. В связи с этим процессыобработки и сохранения рукописных текстов и изображений являются предметомизучения для специалистов в области системного анализа, управления иобработки информации.Таким образом, одним из применений данных исследований являетсяавтоматизированная конвертация рукописей в символьный вид.

Во-первых, это всотни раз повышает компактность информации (следовательно – и скоростьпередачи), снижает стоимость её хранения. Во-вторых, появляется возможностьредактирования, машинного перевода, обработки семантическими и другимипрограммами. И хотя успешные работы в этом направлении проводятся со второйполовины прошлого века, проблема быстрой и безошибочной оценки почеркасегодня далека от окончательного закрытия. Особенно актуальными являютсяподходы к её решению, примером которых могут служить использованныеавтором алгоритмы анализа самого процесса письма в реальном времени.Изучение мелкой моторики человека через обработку каллиграфическойинформации даёт массу сведений о его физиологии и психологии.

Их правильнаяинтерпретация позволяет диагностировать многие заболевания, приниматьрешения о наиболее эффективных способах их лечения, реабилитации послетравм и нервных расстройств, длительной гиподинамии, воздействияповышенной гравитации или невесомости, обучения письму и развитияспециальных профессиональных навыков.Ещё одной областью, в которой актуальны подобные исследования, являетсякриминалистика, в частности – идентификация почерка. Разработанные методикив принципе позволяют перевести данное направление на качественно инойуровень – к идентификации не по фрагменту текста, а по отдельной литере илипогрешностям в изображении одной единственной геометрической фигуры.

Болеетого, после накопления достаточной базы данных по особенностям моторикиможно будет судить (подобно правилам сцепленного наследования в генетике) опрочих свойствах организма, являющихся достаточными для идентификацииличности.Наконец, сами методы исследования, использованные в работе, и подход кматематической стороне проблемы могут найти широкое применение в других –1как смежных, так и совершенно удалённых – отраслях техники и гуманитарныхнаук.

Например, адаптивная обработка каллиграфической информациипредполагает, что на уровне формирования навыка каллиграфии применяютсяадаптивные методики обучения. Аналогичные решения подходят для массытеоретических и прикладных задач, сочетающих изучение какого-либо процесса ивлияние на этот процесс – в естественнонаучных и социальных исследованиях, винформатике и биологии, при создании самых различных интерактивных систем.Исследованиями структурных аспектов рукописного текста, включаякаллиграфию, занимались с начала 70-х годов XX века В.А.

Ковалевский,К.Фукунага, разработкой классификаторов для рукописных символов икомпьютерным распознаванием – Д.Е. Ян, Н.Д. Горский., В.Л. Арлазаров и др. ВXXI веке Н.В. Котович, О.А Славин исследовали скелетизацию рукописноготекста и методы адаптивного распознавания, A.A. Михайлов, В.В. Постников –методы сегментации текста, А.Б. Мерков – методы обработки слитного текста; идр. В МГТУ им. Н.Э. Баумана вопросами распознавания древнерусскихскорописных текстов занимается научная школа под руководствомЮ.Н.Филипповича.

Применением рандомизированных алгоритмов дляраспознавания и анализа каллиграфии рукописных текстов занимается научнаяшкола проф. О.Н. Граничина (Санкт Петербург) и др.Несмотря на большой накопленный учеными опыт по распознаванию текста,проблема обработки каллиграфической информации рукописных символовнедостаточно исследована в аспекте формирования навыков письма.Целью исследования является создание и формализация обобщенной моделиобработки каллиграфической информации рукописного текста в аспектеадаптивного формирования навыков каллиграфии и коррекции почерка.Для достижения указанной цели в работе решены следующие задачи:- исследованы методами системного анализа на основе классификации,экспертного оценивания и тестирования процессы формирования навыковкаллиграфии во время обучения письму и реабилитации функции мелкоймоторики рук;- разработана обучающая система формирования навыков каллиграфии,основанной на адаптивных алгоритмах и включающей специальные обучающие иреабилитационные упражнения;- разработана структура базы данных интеллектуальной системы,предназначенной для обработки каллиграфической информации и формированиянавыков письма;- разработана адаптивная методика составления индивидуального курсаобучения и восстановления навыков письма.Объектомисследованияявляетсякаллиграфическаяинформация,представленная в виде графических объектов-примитивов и рукописныхсимволов русского алфавита.Предметом исследования является методика обработки каллиграфическойинформации графических объектов-примитивов и русскоязычного рукописноготекста.Научная новизна диссертационного исследования:2- разработана математическая модель оценки рукописных символов в процессенаписания, основанная на самообучающемся адаптивном рандомизированномалгоритме стохастической оптимизации;- предложен алгоритм обработки рукописных образов в режиме реальноговремени, позволяющий оценить качество каллиграфии, скорость письма ипрогресс выполнения упражнений;- формализована библиотека специальных адаптивных упражнений дляобучения письму, коррекции почерка, тренировки и восстановления мелкоймоторики рук;- предложен адаптивный алгоритм подбора упражнений на основе оценкикачества письма для проведения индивидуальной коррекции почерка.Методы исследования.

При решении поставленных задач в работеиспользованы методы системного анализа, нелинейного программирования,теории информационных систем и обработки данных, теория вероятностей,математическая статистика; также в работе были использованы методы обработкиобразов печатного и рукописного текста с использованием оптимизированнойфайловой БД для хранения информационных структур символов.Достоверностьполученныхнаучныхрезультатов,выводовирекомендацийдиссертационнойработыподтвержденарезультатамичисленного моделирования с применением описанной выше математическоймодели на основе рандомизированного алгоритма стохастической оптимизации иэкспериментальных исследований разработанной системы формирования навыковкаллиграфии.

Предложенная методика апробирована на научных конференциях иимеет практическое внедрение.На защиту выносятся научные положения, составляющие научную новизнуисследования.Практическая значимость работы состоит в том, что система оценкикаллиграфии может применяться для восстановления нарушенного почерка всфере восстановительной медицины, для обучения базовым навыкам письма,совершенствования каллиграфии, как одного из вспомогательных средствобучения русскому и иностранным языкам и других областях.Разработанная система может быть применена для решения частныхприкладных задач, например, для автоматизированной экспертизы почерка, атакже для оценки функционального состояния организма и тренировки рук впроцессе реадаптации при воздействии гипо- и микрогравитации в условияхкосмического пространства.Использование результатов работы.

Создан сенсорный комплекс для оценкикаллиграфии «Электронная пропись», который позволяет вводить рукописныйтекст с планшета, планшетных ПК и других сенсорных панелей, распознаватьвведенные символы, анализировать отклонения их написания от эталона ипредлагать рекомендации по улучшению почерка и скорости письма. С цельюповышения грамотности пользователя в ПО комплекса могут быть введенысловари для проверки орфографии и дополнительные алгоритмы для исправленияошибок пунктуации.В результате применения комплекса в курсе реабилитации больных послеинсульта в центрах восстановительной терапии НИИ цереброваскулярной3патологии и инсульта Российского национального исследовательскогомедицинского университета им.