Reconocimiento de Escritura Manuscrita Reconocimiento de Escritura Manuscrita. ~Caso Práctico: Un reconocedor de vocales~ Francisco Pazo Sánchez Pablo Maldonado López Manuel Argenis Rodríguez Gutiérrez

1.- Introducción Vamos a ver como hacer un reconocedor de escritura manuscrita, en concreto uno de vocales. Veamos un par de conceptos, como la Visión Artificial, clasificador de imágenes... En todo reconocedor tenemos cuatro fases generales: Obtener el Original a tratar. Preprocesarlo para simplificar su análisis. Sacar sus características más importantes. Procesar estas características para ver a que patrón se acerca más a imagen original. Estas cuatro fases se repetirán en cualquier reconocedor que veamos, sea de lo que sea.

2.- Problemática No sabemos como vemos, es el gran problema de la IA, donde podemos englobar el reconocimiento de escritura manuscrita. ¿cómo saber donde comienza una letra y acaba la anterior? Saber interpretar los espacios y la inclinación de los renglones. Diversidad de patrones de escritura distintos para una misma letra. Muchos otros problemas...

Pero el gran problema en esto, como en casi todo es la falta de cooperación entre los investigadores y la falta de una línea de investigación única, con lo que todo avanzaría a una mayor velocidad

3.- Metodología General Fases del proceso general para reconocer: Adquisición Pretratamiento Segmentación Reconocimiento – Clasificación Post-tratamiento

Adquisición Binarización de la escritura Dos tipos: “en línea” “en diferido” - PDA - Scáners - LCD - Cámaras - Papel electrónico - Imágenes

Pretratamiento Sirve para reducir variables en el problema. Métodos Generales Filtrado y adelgazamiento Enderezar línea base de la escritura Enderezar pendiente en letras Normalizar caracteres (por ahora imágenes)

Pretratamiento Métodos en la escritura “en diferido” Estructuración de Manuscritos Separación de líneas y párrafos Esqueletización Adelgazamiento del trazo completo (erosionando).

Pretratamiento Métodos en la escritura “en línea” Eliminación de puntos aislados Elevaciones de estilo y restablecer uniones Normalizar contornos Normalizar puntos de acentuación

Segmentación Consiste en dividir el documento en diferentes entidades lógicas. Entidades a nivel de palabras Entidades a nivel de letras. ¡Ojo! No serán probablemente ni palabras ni letras Dificultad: No suele haber relación entre estas entidades lógicas y físicas...

Segmentación Misión: Localizar zonas de interés en el texto y separar por ahí. Localizaciones: Palabras Letras C.Conexas Explícitos Proyecciones Implícitos I. Exhaustivos

Reconocimiento Métodos Globales y Métodos Analíticos Reconocimiento de Caracteres Aislados Reconocimiento de Palabras Caracteres Aislados: Globales: Poco adaptados no se usan excepto los basados en programación dinámica.

Reconocimiento Métodos Analíticos: Geométricos y Estadísticos Estructurales Neuro-Miméticos Markovianos Basados en I.A. De Zadeh Mixtos

Reconocimiento Reconocimiento de Palabras Métodos Globales: Por cadenas de símbolos, deterministas y probabilistas. Métodos Analíticos: Generalización de los usados en caracteres aislados. Implícitos: Basados en predicciones y derivados de los markovianos.

Post-tratamiento Se trata de la parte menos metódica. Depende de la aplicación del reconocimiento. Generalmente: Afinan el reconocimiento, valiéndose de conocimientos lingüísticos.

4.- Aplicaciones Las aplicaciones de reconocimiento de escritura manuscrita son cada vez más cercanas y útiles,un claro ejemplo lo tenemos en las PDA´s y Pocket PC´s La policía y los bancos lo usan para comprobar la autenticidad de firmas y documentos. Encontramos varias aplicaciones muy peregrinas, como: El proyecto de una universidad de México para usar esta técnica con antiguos documentos de su República y luego colgarlo en una web para que todo el mundo tenga acceso a ellos También el proyecto de www.manolo.net, con el que impedidos visuales podrán leer cualquier tipo de documento manuscrito con ayuda de un ordenador y un escáner.

5.- Nuestro Método Deberemos de tener en cuenta las cuatro fases de todo reconocedor Primero: Tomar una imagen .jpg, abrirla y guardarla en una matriz cuadrada para su manipulación. Segundo: Preprocesarlo. Es decir, binarizar la imagen y adelgazar la imagen. Tercero: Características. Conseguir el vector de características. Usamos el código cadena de la imagen y calculamos en número de “puntos finales” Cuarto: Con estas características ver a cual de las cinco vocales se parece más nuestra imagen.

5.1.- Imagen original Creamos una imagen jpg en un editor cualquiera, por ejemplo el paint. Volcamos su información en una matriz cuadrada. De esta manera trataremos de una manera mucho más eficaz en nuestros algoritmos la imagen Poco más en este apartado

5.2.- Preprocesado Binarizamos la imagen, es decir, la convertimos en una matriz de 0´s y 1´s. De esta manera eliminamos considerablemente el tamaño de información a tratar. Adelgazamos la imagen. Para hacerlo usamos un algoritmo que va eliminando píxeles no finales y que al quitarlos no cambia la estructura de la imagen. Lo hacemos con varias iteraciones, haciendo recorridos desde el norte, este, sur y oeste, hasta que la imagen ha quedado adelgazada.

5.3.- Vector de Características Para calcular el vector de características hemos hecho uso del Código Cadena en 8-adyacencia, ya conocido por todos. También hemos ideado un método para obtener una característica bastante útil para nuestro reconocimiento. Si nos fijamos en la cantidad de puntos finales de las vocales, podemos ver: La 'A' tiene 2 píxeles terminales La 'E' tiene 3 píxeles terminales La 'I' tiene 4 píxeles terminales La 'O' tiene 0 píxeles terminales La 'U' tiene 2 píxeles terminales

5.4.- Comparación Del código cadena obtenemos si la imagen original tiene componentes cerradas. Otra característica que obtenemos es si la imagen tiene concavidades. Esto junto a nuestro calculo de puntos finales nos es suficiente para saber que letra es la de la imagen original. ¿cómo?, vamos a verlo...

5.4. ¿Como? Tenemos una array[5] donde vamos guardando la posibilidad de que la imagen sea cada una de las vocales Le hemos dado un peso a cada una de las características calculadas. Cuando una letra cumple una característica, su valor dentro del array se incrementa según el peso que tenga dicha característica. Al final, la que tenga un mayor valor será la que el programa de por buena.

6.- Conclusiones El reconocimiento de escritura manuscrita parece que poco a poco va entrando en nuestra vida, con aplicaciones muy cercanas, y claros ejemplos de tecnología casera, como las Palms. No hay que olvidar, no obstante, que es un campo en el que queda aún mucho por estudiar y que mientras que las distintas líneas de investigación sigan por caminos distintos, no avanzará tanto como pudiera. El futuro del reconocimiento de la escritura manuscrita, parece que permitirá dotar de Visión Artificial a programas y autómatas. El campo de las aplicaciones de esta materia es muy amplio y con gran futuro. Debemos intentar que las aplicaciones sean lo más humana posible, y que de verdad llegue a quien la pueda sacar un mayor partido en el sentido humano de la palabra.

¡Fin! Gracias a todos por su atención... Esperemos que no haya sido muy pesado... Suerte a todos en los exámenes... Trabajo realizado por: Francisco Pazo Sánchez Pablo Maldonado López Manuel Argenis Rodríguez Gutiérrez