ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Методы автоматизированной оценки каллиграфии

Methods of the automated estimation of the calligraphy
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2011 год.[ 10.03.2011 ]
Аннотация:Статья посвящена автоматизированной оценке каллиграфии, целью которой являются выявление основ форми-рования графического навыка письма, анализ технологических приемов первоначального обучения письму, способ-ствующих развитию такого навыка, а также раскрытие способов корректировки почерка.
Abstract:Current article is devoted the automated rating of a calligraphy which purpose is revealing bases of formation of graphic skill of the letter, the analysis of technological receptions of initial training to the letter, promoting formation of graphic skill, the calligraphical letter, and also disclosing of ways of the handwriting correction.
Авторы: Демин А.А. (fiz.alex@gmail.com) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
Ключевые слова: метод карстера, стенографическая сетка, стигмаграфический метод, кинетическое сходство, каллиграфия
Keywords: Karster method, a shorthand grid, stygmagraficall method, kinetic similarity, calligraphy
Количество просмотров: 13653
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.09Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.32Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

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 несформированности координации движений пальцев, кисти, предплечья и плечевого отдела руки.

Подпись:  
Рис. 3Создание 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).

2.   Подпись:  
Рис. 1Ошибки, 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).

3.   Подпись:  
а)
 
б)
 
в)
Рис. 2Искажение 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 (У-Ч)

п-т (П-Т)

б-д (Г-Р)

х-ж (Х-Ж)

и-у

л-м (Л-М)

а-д

и-ш (И-Ш)

н-к (Н-К)

 

н-ю (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.

Подпись:  
Рис. 4. Графическая интерпретация символаВыбор 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, вы- бранным 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.

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. Междунар. 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.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2704
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.09Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.32Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2011 год.

Назад, к списку статей

Хотите оценить статью или опубликовать комментарий к ней - зарегистрируйтесь