Implementación de reconocimiento de texto escrito a mano basado en Python

Realice el reconocimiento de texto escrito a mano basado en Python, identifique automáticamente el contenido escrito a mano en las tareas y exámenes diarios de los estudiantes, realice la calificación en línea de las tareas y exámenes de los estudiantes y el análisis automático de los datos de enseñanza, mejore la eficiencia del trabajo de los profesores y promueva la digitalización de la enseñanza. gestión e inteligencia.

introducción

Introducción a los antecedentes

La tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano es una tecnología popular que ha atraído mucha atención en el campo de la inteligencia artificial en los últimos años. Con la creciente demanda de procesamiento de información digital por parte de las personas, la tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano se ha utilizado ampliamente en diversos campos, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, los servicios financieros, la educación, etc. Como una de las aplicaciones importantes, el marcado inteligente también ha recibido cada vez más atención.

En la actualidad, los exámenes de materias tradicionales o los exámenes de habilidades requieren una gran cantidad de trabajo de calificación manual, lo que no solo requiere mucho tiempo y trabajo, sino que también es propenso a problemas como errores de lectura y juicios subjetivos injustos. Por lo tanto, diseñar e implementar un subprograma de calificación inteligente utilizando tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano puede resolver eficazmente los problemas anteriores, mejorar la eficiencia y precisión de la calificación y facilitar las consultas y la gestión.

Debido a la complejidad de la propia tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano y a la diversidad de datos, las aplicaciones de marcado inteligente también enfrentan algunos desafíos y problemas, como la precisión del reconocimiento, la estandarización de datos y la evaluación de modelos. Por lo tanto, este artículo tiene como objetivo analizar los principios y métodos básicos de la tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano, diseñar e implementar un subprograma de marcado inteligente basado en esto, y evaluarlo y optimizarlo, con el fin de proporcionar una solución factible para aplicaciones de marcado inteligente.

propósito y significado

Este artículo tiene como objetivo diseñar e implementar un subprograma de calificación inteligente basado en tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano para mejorar la eficiencia y precisión de la calificación.

Los objetivos específicos incluyen:

1) Seleccionar y construir un modelo apropiado de reconocimiento de texto escrito a mano;

2) Diseñar e implementar el proceso de marcado inteligente e incorporar en él el modelo de reconocimiento de texto escrito a mano;

3) Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo para mejorar la precisión y la estabilidad.

Introducción a la tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano.

Descripción general del reconocimiento de texto escrito a mano

El reconocimiento de escritura a mano es una tecnología que convierte el texto escrito a mano en un formato legible por máquina. El principio básico es extraer y clasificar características de imágenes de texto escritas a mano y, finalmente, generar los resultados de texto correspondientes.

Se divide principalmente en dos etapas:

1) Preprocesamiento, es decir, binarización, reducción de ruido, segmentación y otras operaciones en imágenes de texto escritas a mano para obtener mejores características;

2) Etapa de reconocimiento, que toma características como entrada y especifica la categoría de cada carácter o palabra a través del modelo de clasificación.

La tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano incluye principalmente métodos tradicionales y métodos de aprendizaje profundo. Los métodos tradicionales suelen utilizar métodos basados ​​en ingeniería de características y clasificadores, como máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y bosques aleatorios. Los métodos de aprendizaje profundo utilizan tecnologías como redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes y mecanismos de atención para modelar y entrenar. Al mismo tiempo, también se pueden utilizar métodos como la mejora de datos, el aprendizaje por transferencia y la destilación de modelos para optimizar el rendimiento del modelo.

El reconocimiento de texto escrito a mano tiene amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos de aplicación, como el reconocimiento de correo electrónico, el reconocimiento de tarjetas bancarias, la extracción de contenido de formularios y el marcado inteligente, etc. Entre ellos, la clasificación inteligente es uno de los campos de aplicación importantes, ya que no sólo puede mejorar la eficiencia y la precisión de la clasificación, sino también realizar una gestión automatizada y un análisis de datos, y tiene amplias perspectivas de aplicación y demanda del mercado.

Principios técnicos principales

Los principales principios técnicos del reconocimiento de texto escrito a mano implican el procesamiento de imágenes, la extracción de características y los modelos de clasificación. Los siguientes son los principios técnicos fundamentales del reconocimiento de texto escrito a mano basado en métodos de aprendizaje profundo:

1. Preparación de datos : el primer paso en el reconocimiento de texto escrito a mano es recopilar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento. Estos conjuntos de datos suelen incluir imágenes de texto escrito a mano y las etiquetas correspondientes, que pueden ser etiquetas a nivel de carácter o de palabra.

2. Preprocesamiento de imágenes : antes del reconocimiento de texto escrito a mano, las imágenes de texto escrito a mano deben preprocesarse para extraer información útil. Esto puede incluir operaciones como escala de grises, binarización, reducción de ruido y normalización de imágenes, así como la localización y segmentación de caracteres o palabras.

3. Extracción de funciones : los modelos de aprendizaje profundo necesitan extraer funciones útiles de imágenes de texto escritas a mano. Los métodos tradicionales de extracción de características incluyen el uso de filtros, detección de bordes, transformada de Fourier, etc. El método de aprendizaje profundo aprende automáticamente las características de la imagen a través de una red neuronal convolucional (CNN), y la capa convolucional de la red puede capturar de manera efectiva las características locales y globales del texto.

4. Entrenamiento de modelos : tome las imágenes y etiquetas de texto escrito a mano preprocesadas como entrada y utilice el modelo de aprendizaje profundo para el entrenamiento. Los modelos más utilizados incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y sus variantes, como redes de memoria a corto plazo (LSTM) y unidades recurrentes cerradas (GRU). Durante el proceso de entrenamiento, el modelo ajusta continuamente los pesos y sesgos mediante el algoritmo de retropropagación para minimizar el error entre los resultados de la predicción y las etiquetas reales.

5. Evaluación y optimización del modelo : una vez completada la capacitación, el modelo debe evaluarse y optimizarse. Los indicadores de evaluación comúnmente utilizados incluyen precisión, recuperación, valor F1, etc. Si el modelo tiene un rendimiento deficiente, se pueden utilizar técnicas como el aumento de datos, la destilación de modelos y el aprendizaje por transferencia para optimizar el rendimiento del modelo.

6. Predicción y aplicación : el modelo entrenado y optimizado se puede utilizar para predecir el reconocimiento de texto escrito a mano. Dada una imagen de texto escrita a mano, ingrésela en el modelo entrenado y obtenga los resultados de reconocimiento de caracteres o palabras correspondientes a través del proceso de propagación hacia adelante.

A través de los principios técnicos anteriores, los métodos de aprendizaje profundo han logrado avances significativos en las tareas de reconocimiento de texto escrito a mano y han demostrado una alta precisión y solidez en aplicaciones prácticas.

Métodos comunes de reconocimiento de texto escrito a mano

Los métodos comunes de reconocimiento de texto escrito a mano se pueden dividir en dos categorías: métodos tradicionales y métodos de aprendizaje profundo.

Método tradicional:

1. Métodos estadísticos : Análisis estadístico de la forma, tamaño, color, etc. de texto escrito a mano, y clasificación mediante modelos como el de máxima verosimilitud o bayesiano. Dichos métodos incluyen principalmente métodos basados ​​en agrupaciones, métodos de clasificación de vecinos más cercanos y máquinas de vectores de soporte.

2. Método de ingeniería de características : al extraer características de la imagen, el texto escrito a mano se convierte en vectores de características y luego se reconoce mediante un clasificador. Las características de uso común incluyen distancia vectorial, número de trazos y puntos característicos. Dichos métodos incluyen principalmente métodos basados ​​en la transformada de Fourier, el método de matriz de coocurrencia de nivel de gris y el momento de Zernike, etc.

Métodos de aprendizaje profundo:

1. Red neuronal convolucional (CNN) : CNN es una estructura de red neuronal profunda basada en capas convolucionales multicapa y capas de agrupación, que puede extraer automáticamente características de las imágenes y utilizar capas completamente conectadas para la clasificación. En el reconocimiento de texto escrito a mano, CNN no sólo puede extraer características locales de los caracteres, sino también integrar información contextual en el reconocimiento. Los modelos CNN más utilizados incluyen LeNet, AlexNet y VGG, etc.

2. Red neuronal recurrente (RNN) : RNN es una red neuronal que puede procesar datos de secuencia y es adecuada para tareas de reconocimiento de texto escrito a mano. RNN establece la correlación entre secuencias tomando la salida del paso de tiempo anterior como entrada del paso de tiempo actual. Los modelos RNN de uso común incluyen métodos basados ​​en memoria a corto plazo (LSTM) y unidades recurrentes cerradas (GRU).

3. Mecanismo de atención (Atención) : El mecanismo de atención es un mecanismo que puede ajustar dinámicamente el peso del modelo y centrarse en las áreas que necesitan atención. En el reconocimiento de texto escrito a mano, el mecanismo de Atención puede hacer que el modelo preste más atención a las partes importantes y mejorar la precisión del reconocimiento.

Tanto los métodos tradicionales como los métodos de aprendizaje profundo tienen sus ventajas y desventajas. El método específico elegido depende del escenario y las necesidades de la aplicación real.

Diseño e implementación

Preprocesamiento de imágenes: escala de grises, binarización, reducción de ruido

El preprocesamiento de imágenes se refiere a una serie de operaciones de procesamiento realizadas en imágenes para prepararlas para su entrada en algoritmos de aprendizaje automático, visión por computadora o análisis de imágenes. Los pasos comunes de preprocesamiento de imágenes incluyen escala de grises, binarización y reducción de ruido.

Escala de grises
Convierte una imagen en color en una imagen en escala de grises, eliminando la información de color y conservando sólo la información de brillo.

import cv2

def gray(image):
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return gray_image

La binarización
convierte una imagen en escala de grises en una imagen binaria en blanco y negro, de modo que la imagen contenga solo valores de píxeles en blanco y negro.

import cv2

def threshold(image, lower_value, upper_value):
    _, binary = cv2.threshold(image, lower_value, upper_value, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary

La reducción de ruido
elimina el ruido de las imágenes mediante operaciones de filtrado. Los métodos comunes incluyen filtrado medio, filtrado mediano, etc.

import cv2

def denoise(image, kernel_size):
    denoised_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)
    return denoised_image

En el código anterior se hace referencia a la biblioteca OpenCV y primero debe instalarse e importarse.

Extracción de características: dirección del trazo, longitud del trazo, ángulo

El campo del aprendizaje y la visión por computadora para identificar y clasificar imágenes o texto. Para la dirección, longitud y ángulo del trazo, puede utilizar la biblioteca de procesamiento de imágenes OpenCV y la biblioteca de procesamiento de texto NLTK en Python para implementar.

Extraer la dirección del trazo

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('path_to_image.png')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Canny边缘检测算法检测笔画
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 使用Hough变换检测直线，获取笔画的方向
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=20, minLineLength=50, maxLineGap=10)
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    angle = np.arctan2(y2 - y1, x2 - x1) * 180 / np.pi  # 将角度转换为度数
    print("Line:", angle)

Extraer longitud de trazo

import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('path_to_image.png')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Canny边缘检测算法检测笔画
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 计算每个笔画的长度的中位数
line_lengths = []
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    length = abs(x2 - x1)  # 笔画的长度
    line_lengths.append(length)
median_length = np.median(line_lengths)  # 中位数作为笔画长度特征值
print("Median Length:", median_length)

Extraer ángulo y longitud del trazo

import numpy as np
import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
from skimage import measure, color, exposure, filters, io, morphology, transform, feature, filters, io, draw, colorbar3d, measure3d  # 导入skimage库中的函数和模块，用于处理图像和文本特征提取。
from skimage import measure_shapes  # 导入measure库中的函数，用于获取文本特征。
from sklearn.feature_extraction import image  # 导入image库中的函数，用于处理图像特征提取。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # 导入CountVectorizer库中的函数，用于文本特征提取。
from sklearn.metrics import roc_auc_score  # 导入roc_auc_score库中的函数，用于计算ROC曲线和AUC值。
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 导入train_test_split库中的函数，用于划分训练集和测试集。
from sklearn import metrics  # 导入sklearn库中的metrics模块，用于计算分类模型的准确率、召回率和F1得分等指标。
import pandas as pd  # 导入pandas库，用于处理数据和创建数据框。
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和矩阵等数据结构。
from sklearn import svm  # 导入支持向量机库，用于训练分类模型。
from sklearn import tree  # 导入决策树库，用于训练分类模型。
from sklearn import metrics  # 导入sklearn库中的metrics模块，用于评估分类模型的性能。
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib库，用于绘制图像和图表。
import math  # 导入math库，用于处理数学运算。
from scipy import stats  # 导入scipy库中的stats模块，用于处理统计分析问题。

Entrenamiento de modelos: ajuste de hiperparámetros, uso de aumento de datos

Cuando es necesario entrenar el modelo, el ajuste de hiperparámetros y la mejora de los datos son pasos muy importantes.

Ajuste de hiperparámetros
Los hiperparámetros generalmente se ajustan antes de que comience el entrenamiento del modelo, utilizando la biblioteca scikit-learn de Python.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 假设我们有一个名为model的模型对象
# 超参数网格搜索的范围可以自定义，这里只是一个示例
param_grid = {
    
    
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 1],
    'n_epochs': [5, 10, 20],
    'batch_size': [32, 64, 128],
    'dropout_rate': [0.0, 0.2, 0.5]
}

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数组合
print("Best parameters set found on development set:")
print(grid_search.best_params_)

Uso del aumento de datos
El aumento de datos es un método para aumentar la capacidad de generalización de un modelo generando nuevos datos de entrenamiento, utilizando la biblioteca PIL de Python.

from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
from sklearn.model_selection import ImageDataGenerator

# 假设我们有一个名为X_train的图像数据集，每个图像大小为(32, 32, 3)
# 我们可以通过使用ImageDataGenerator类进行数据增强，这里只是一个示例
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,  # 在随机旋转的角度范围内随机旋转图像
    width_shift_range=0.2,  # 在水平方向上随机平移的像素百分比
    height_shift_range=0.2,  # 在垂直方向上随机平移的像素百分比
    shear_range=0.2,  # 在随机剪切的角度范围内随机剪切图像
    zoom_range=0.2)  # 在随机缩放的比例范围内随机缩放图像

for i in range(len(X_train)):
    img = X_train[i].reshape((32, 32, 3)) / 255.  # 将图像归一化到[0, 1]区间内
    draw = ImageDraw.Draw(img)  # 创建一个用于绘制的对象
    for _ in range(datagen.nb_samples):  # 进行多次数据增强操作，这里假设每次生成一个样本
        rotated = datagen.rotate(img)  # 对图像进行旋转操作，返回旋转后的图像对象
        shifted = img.transform((32, 32), Image.AFFINE, (1, 0, width_shift_range * i, 0, 1))  # 对图像进行水平或垂直平移操作，返回平移后的图像对象
        sheared = img.transform((32, 32), Image.AFFINE, (1, shear_range * i, 0, 0, 1))  # 对图像进行剪切操作，返回剪切后的图像对象
        zoomed = img.transform((32, 32), Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  # 对图像进行水平翻转操作，返回翻转后的图像对象（由于不是对每个像素点进行处理，因此不改变其空间坐标）
        sample = np.hstack((img[None].astype(np.float32), rotated[None].astype(np.float32), shifted[None].astype(np.float32), sheared[None].astype(np.float32), zoomed[None].astype(np.float32)))  # 将生成的样本合并成一个多维数组，其中包含原始图像、旋转后的图像、平移后的图像、剪切后的图像和水平翻转后的图像数据
        X_train[i] = sample  # 将生成的数据合并到原始的训练数据中，这样训练过程中就能同时使用到原图和其他增强的图片数据了

Escenarios de aplicación y expansión.

Aplicación del reconocimiento de texto escrito a mano en educación.

La calificación inteligente basada en el reconocimiento de texto escrito a mano se refiere al uso de tecnología de inteligencia artificial para calificar y evaluar automáticamente las hojas de respuestas de los estudiantes. Cuando se utiliza tecnología de calificación inteligente, los maestros humanos aún deben supervisar y revisar para garantizar la precisión y equidad de la calificación.

1. Mejorar la eficiencia: la calificación manual tradicional requiere mucho tiempo y recursos humanos, pero la tecnología de calificación inteligente puede calificar de manera rápida y precisa una gran cantidad de exámenes, lo que mejora en gran medida la eficiencia de la calificación. Los profesores pueden dedicar más tiempo a la preparación de lecciones y a las actividades de enseñanza, mejorando la calidad de la enseñanza.

2. Precisión de la puntuación: la calificación inteligente puede puntuar objetivamente las respuestas de los estudiantes basándose en estándares de puntuación preestablecidos, evitando diferencias individuales y sesgos en el proceso de puntuación subjetivo. A través de estándares de puntuación unificados, se puede mejorar la imparcialidad y precisión de la puntuación.

3. Comentarios instantáneos: el sistema de calificación inteligente puede proporcionar a los estudiantes calificaciones y comentarios sobre sus trabajos de respuestas en poco tiempo, lo que les permite comprender sus calificaciones y errores de manera oportuna, para que puedan aprender y mejorar de manera específica. Esta retroalimentación inmediata tiene un impacto positivo en el aprendizaje y la motivación de los estudiantes.

4. Compatibilidad con diversos tipos de preguntas: el sistema de calificación inteligente puede adaptarse a una variedad de tipos de preguntas, incluidas preguntas de opción múltiple, preguntas para completar espacios en blanco, ensayos, etc., para satisfacer las necesidades de calificación de diferentes materias y etapas académicas. Al mismo tiempo, el sistema de calificación inteligente también puede realizar análisis semántico, detección gramatical, etc., para ayudar a los profesores a comprender plenamente la capacidad de expresión y la forma de pensar de los estudiantes.

5. Análisis de datos y enseñanza personalizada: el sistema de calificación inteligente puede analizar y extraer una gran cantidad de datos de respuestas, lo que ayuda a los profesores a comprender el estado de aprendizaje y el dominio del conocimiento de los estudiantes, a fin de llevar a cabo un diseño y orientación de enseñanza personalizados.

Mejoras y ampliaciones.

Hay muchas direcciones para mejorar y expandir la tecnología de calificación inteligente en el campo de la educación. Es necesario considerar plenamente cuestiones como la precisión, la equidad y la protección de la privacidad de la evaluación. Al mismo tiempo, deben combinarse con las necesidades reales de la educación. para asegurar la efectividad y viabilidad de la tecnología.

1. Evaluación multimodal: el sistema de calificación inteligente actual se basa principalmente en analizar y calificar el contenido del texto, puede introducir además datos multimodales, como imágenes, audios, videos, etc., y combinar análisis semántico y métodos de reconocimiento de emociones para evaluar de manera integral. Expresiones de los estudiantes: Capacidad y creatividad.

2. Evaluación de preguntas subjetivas: la evaluación de preguntas subjetivas es relativamente compleja. Al introducir modelos generativos y tecnología de procesamiento del lenguaje natural, el sistema de calificación inteligente puede comprender mejor la lógica y la expresión de las respuestas de los estudiantes, para realizar una evaluación y puntuación más precisas.

3. Evaluación y retroalimentación personalizadas: el sistema de calificación inteligente puede utilizar los datos históricos de respuestas de los estudiantes y las trayectorias de aprendizaje, combinados con algoritmos de recomendación personalizados, para brindar a cada estudiante una evaluación y retroalimentación adecuada a su nivel y necesidades, ayudándolos a aprender y aprender de una manera promover de manera más específica.

4. Estándares de puntuación adaptativos: el sistema de calificación inteligente puede ajustar automáticamente los estándares de puntuación según diferentes tipos de preguntas y niveles de dificultad para adaptarse mejor a los cambios y necesidades en el campo educativo.

5. Asistencia docente y apoyo docente: el sistema de calificación inteligente puede proporcionar a los docentes informes de puntuación detallados y resultados de análisis de datos, ayudándolos a comprender mejor el estado y los problemas de aprendizaje de los estudiantes, a fin de brindar asistencia docente específica.

6. Puntuación conjunta y evaluación interactiva: el sistema de calificación inteligente puede introducir un mecanismo de puntuación conjunta para integrar las puntuaciones de varios jueces para mejorar la coherencia y precisión de la puntuación. Al mismo tiempo, también se puede agregar una función de evaluación interactiva para permitir la comunicación bidireccional entre estudiantes y profesores, promoviendo aún más la mejora de los efectos del aprendizaje.