Python に基づいた手書きテキスト認識の実装

Pythonによる手書き文字認識を実現し、生徒の日々の宿題や試験問題の手書き内容を自動識別し、生徒の宿題や試験問題のオンライン採点や指導データの自動分析を実現し、教員の業務効率化と授業のデジタル化を推進します。管理とインテリジェンス。

導入

背景の紹介

手書き文字認識技術は、近年人工知能の分野で注目を集めている技術です。デジタル情報処理に対する人々の需要の高まりに伴い、手書き文字認識技術は自然言語処理、画像認識、金融サービス、教育などのさまざまな分野で広く使用されています。重要なアプリケーションの 1 つとして、インテリジェント マーキングもますます注目を集めています。

現在、従来の学科試験や技能試験では手作業での採点作業が多く、時間と労力がかかるだけでなく、読み取りミスや主観的判断の不公平などの問題も生じやすくなっています。したがって、手書きテキスト認識技術を使用したインテリジェントな採点アプレットを設計および実装すると、上記の問題を効果的に解決し、採点の効率と精度を向上させ、クエリと管理を容易にすることができます。

手書きテキスト認識テクノロジー自体の複雑さとデータの多様性により、インテリジェントマーキングアプリケーションは、認識精度、データの標準化、モデル評価などのいくつかの課題や問題にも直面しています。したがって、この記事は、インテリジェント マーキング アプリケーションの実現可能なソリューションを提供するために、手書きテキスト認識テクノロジの基本原理と方法を分析し、これに基づいてインテリジェント マーキング アプレットを設計および実装し、評価および最適化することを目的としています。

目的と意味

この記事は、採点の効率と精度を向上させるために、手書きテキスト認識テクノロジに基づいたインテリジェントな採点アプレットを設計および実装することを目的としています。

具体的な目標には次のようなものがあります。

1) 適切な手書きテキスト認識モデルを選択して構築します。

2) インテリジェントなマーキング プロセスを設計および実装し、それに手書きテキスト認識モデルを埋め込みます。

3) モデルのパフォーマンスを評価および最適化して、精度と安定性を向上させます。

手書き文字認識技術の紹介

手書きテキスト認識の概要

手書き認識は、手書きのテキストを機械が読み取り可能な形式に変換するテクノロジーです。基本原理は、手書きテキスト画像の特徴を抽出して分類し、最終的に対応するテキスト結果を出力することです。

それは主に次の 2 つの段階に分かれています。

1) 前処理、つまり、より良い特徴を得るために手書きテキスト画像に対する二値化、ノイズ低減、セグメンテーションおよびその他の操作。

2) 認識段階。特徴を入力として受け取り、分類モデルを通じて各文字または単語のカテゴリを指定します。

手書きテキスト認識技術には、主に従来の手法とディープラーニング手法が含まれます。従来の手法では通常、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、ランダム フォレストなどの特徴エンジニアリングと分類子に基づく手法が使用されます。深層学習手法では、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、アテンション メカニズムなどのテクノロジをモデリングとトレーニングに使用すると同時に、データ強化、転移学習、モデル蒸留などの手法を使用してモデルのパフォーマンスを最適化することもできます。

手書きテキスト認識は、電子メール認識、銀行カード認識、フォームコンテンツ抽出、インテリジェントマーキングなど、複数のアプリケーション分野で幅広い応用の可能性を秘めています。その中で、インテリジェントグレーディングは重要な応用分野の一つであり、グレーディングの効率と精度を向上させるだけでなく、自動管理とデータ分析を実現することができ、幅広い応用の見通しと市場の需要を持っています。

主な技術原則

手書きテキスト認識の主な技術原則には、画像処理、特徴抽出、および分類モデルが含まれます。以下は、深層学習手法に基づく手書きテキスト認識の主な技術原則です。

1. データの準備: 手書きテキスト認識の最初のステップは、トレーニング データ セットを収集して準備することです。これらのデータセットには通常、手書きテキストの画像と、文字レベルまたは単語レベルのタグである対応するラベルが含まれています。

2. 画像の前処理: 手書きテキストを認識する前に、有用な情報を抽出するために手書きテキスト画像を前処理する必要があります。これには、グレースケール、二値化、ノイズ低減、画像の正規化、文字や単語の位置特定やセグメンテーションなどの操作が含まれる場合があります。

3. 特徴抽出: 深層学習モデルは、手書きのテキスト画像から有用な特徴を抽出する必要があります。従来の特徴抽出方法には、フィルター、エッジ検出、フーリエ変換などの使用が含まれます。深層学習手法では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を通じて画像の特徴を自動的に学習し、ネットワークの畳み込み層でテキストのローカルおよびグローバルの特徴を効果的にキャプチャできます。

4. モデルのトレーニング: 前処理された手書きテキストの画像とラベルを入力として受け取り、深層学習モデルをトレーニングに使用します。一般的に使用されるモデルには、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、および長短期記憶ネットワーク (LSTM) やゲート付きリカレント ユニット (GRU) などのそのバリアントが含まれます。トレーニング プロセス中、モデルはバックプロパゲーション アルゴリズムを通じて重みとバイアスを継続的に調整し、予測結果と実際のラベル間の誤差を最小限に抑えます。

5. モデルの評価と最適化: トレーニングが完了したら、モデルを評価して最適化する必要があります。一般的に使用される評価指標には、適合率、再現率、F1 値などが含まれます。モデルのパフォーマンスが低い場合は、データ拡張、モデルの蒸留、転移学習などの手法を使用してモデルのパフォーマンスを最適化できます。

6. 予測と応用: トレーニングされ最適化されたモデルは、手書きテキスト認識の予測に使用できます。与えられた手書きのテキスト画像をトレーニング済みモデルに入力し、順伝播プロセスを通じて対応する文字または単語の認識結果を取得します。

上記の技術原則を通じて、ディープラーニング手法は手書きテキスト認識タスクにおいて大幅な進歩を遂げ、実際のアプリケーションにおいて高い精度と堅牢性を実証しました。

一般的な手書きテキスト認識方法

手書きテキスト認識の一般的な方法は、従来の方法と深層学習方法の 2 つのカテゴリに分類できます。

伝統的な方法:

1. 統計的手法：手書き文字の形状、大きさ、色などを統計的に解析し、最尤法やベイジアンなどのモデルを用いて分類する。このような方法には主に、クラスタリング ベースの方法、最近傍分類方法、およびサポート ベクター マシンが含まれます。

2. 特徴エンジニアリング手法: 画像から特徴を抽出することで、手書きテキストを特徴ベクトルに変換し、分類器を通じて認識します。一般的に使用される特徴には、ベクトル距離、ストローク数、特徴点が含まれます。このような手法としては、主にフーリエ変換、階調共起行列法、ゼルニケモーメント等に基づく手法が挙げられる。

深層学習の手法:

1. 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) : CNN は、多層畳み込み層とプーリング層に基づくディープ ニューラル ネットワーク構造であり、画像から特徴を自動的に抽出し、分類に全結合層を使用できます。手書きテキスト認識では、CNN は文字の局所的な特徴を抽出するだけでなく、コンテキスト情報を認識に統合することもできます。一般的に使用される CNN モデルには、LeNet、AlexNet、VGG などが含まれます。

2. リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) : RNN はシーケンス データを処理できるニューラル ネットワークであり、手書きテキスト認識タスクに適しています。RNN は、前のタイム ステップの出力を現在のタイム ステップの入力として取得することにより、シーケンス間の相関関係を確立します。一般的に使用される RNN モデルには、長期短期記憶 (LSTM) およびゲート付きリカレント ユニット (GRU) に基づく方法が含まれます。

3. アテンション メカニズム (アテンション) : アテンション メカニズムは、モデルの重みを動的に調整し、注意が必要な領域に焦点を当てることができるメカニズムです。手書きテキスト認識では、アテンション メカニズムにより、モデルが重要な部分にさらに注意を払うようになり、認識精度が向上します。

従来の手法と深層学習手法にはそれぞれ長所と短所があり、どの手法を選択するかは、実際のアプリケーションのシナリオとニーズによって異なります。

設計と実装

画像前処理：グレースケール、二値化、ノイズリダクション

画像の前処理とは、機械学習、コンピューター ビジョン、または画像分析アルゴリズムへの入力に備えて画像に対して実行される一連の処理操作を指します。一般的な画像前処理ステップには、グレースケール、二値化、ノイズ低減が含まれます。

グレースケール
カラー画像をグレースケール画像に変換し、色の情報を削除し、明るさの情報のみを保持します。

import cv2

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

2 値化では、
グレースケール イメージを白黒の 2 値イメージに変換し、イメージに白と黒のピクセル値のみが含まれるようにします。

import cv2

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

ノイズ リダクション
では、フィルタリング操作を通じて画像からノイズを除去します。一般的な方法には、平均フィルタリング、メディアン フィルタリングなどが含まれます。

import cv2

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

OpenCV ライブラリは上記のコードで参照されており、最初にインストールしてインポートする必要があります。

特徴抽出：ストローク方向、ストローク長さ、角度

画像やテキストを識別して分類するための学習およびコンピューター ビジョンの分野。ストロークの方向、ストロークの長さ、角度については、Python の画像処理ライブラリ OpenCV とテキスト処理ライブラリ NLTK を使用して実装できます。

ストローク方向の抽出

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)

ストローク長さを抽出

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)

ストローク角度と長さを抽出

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。

モデルのトレーニング: ハイパーパラメーターの調整、データ拡張の使用

モデルをトレーニングする必要がある場合、ハイパーパラメーターの調整とデータの強化は非常に重要な手順です。

ハイパーパラメータの調整
ハイパーパラメータは通常、モデルのトレーニングを開始する前に、Python の scikit-learn ライブラリを使用して調整されます。

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_)

データ拡張の使用
データ拡張は、Python の PIL ライブラリを使用して新しいトレーニング データを生成することにより、モデルの汎化能力を高める方法です。

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

アプリケーションのシナリオと拡張

教育における手書きテキスト認識の応用

手書きのテキスト認識に基づくインテリジェントな採点とは、人工知能テクノロジーを使用して生徒の解答用紙を自動的に採点および評価することを指します。インテリジェントな採点テクノロジーを使用する場合でも、採点の正確性と公平性を確保するために人間の教師が監督およびレビューする必要があります。

1. 効率の向上: 従来の手動採点には多くの時間と人的リソースが必要ですが、インテリジェントな採点テクノロジーにより、大量の試験用紙を迅速かつ正確に採点できるため、採点効率が大幅に向上します。教師は授業の準備や指導活動により多くの時間を費やすことができ、指導の質が向上します。

2. 採点の精度: インテリジェントな採点により、事前に設定された採点基準に基づいて生徒の回答を客観的に採点できるため、主観的な採点プロセスにおける個人差や偏りを回避できます。採点基準を統一することで、採点の公平性と精度を向上させることができます。

3. 即時フィードバック: インテリジェントな採点システムは、生徒に解答用紙の得点とフィードバックを短時間で提供できるため、生徒は自分の得点と間違いをタイムリーに理解できるため、目標を絞った方法で学習し、改善することができます。この即時的なフィードバックは、生徒の学習とモチベーションにプラスの影響を与えます。

4. 多様な質問タイプのサポート: インテリジェントな採点システムは、多肢選択問題、穴埋め問題、エッセイなど、さまざまな質問タイプに適応して、さまざまな科目や学業段階の採点ニーズに対応できます。同時に、インテリジェントな採点システムは意味分析や文法検出なども実行できるため、教師が生徒の表現能力や考え方を完全に理解できるようになります。

5. データ分析と個別化された指導: インテリジェントな採点システムは、大量の解答データを分析してマイニングすることができ、教師が生徒の学習状況と知識の習熟度を把握して、個別化された指導設計と指導を実施できるようにします。

改善と拡張

教育分野におけるインテリジェント採点技術の改善・拡大には多くの方向性があり、評価の正確性、公平性、プライバシー保護などの課題を十分に考慮するとともに、実際の教育ニーズと組み合わせる必要がある。テクノロジーの有効性と実現可能性を確保するため。

1. マルチモーダル評価: 現在のインテリジェント採点システムは主にテキスト コンテンツの分析と採点に依存していますが、さらに画像、音声、ビデオなどのマルチモーダル データを導入し、意味分析と感情認識手法を組み合わせて総合的に評価することができます。生徒たちの表現力、能力と創造性。

2. 主観的な質問の評価: 主観的な質問の評価は比較的複雑ですが、生成モデルと自然言語処理技術を導入することで、インテリジェント採点システムは生徒の解答の論理と表現をよりよく理解し、より正確な評価と採点を行うことができます。

3. パーソナライズされた評価とフィードバック: インテリジェントな採点システムは、生徒の過去の回答データと学習軌跡を使用し、パーソナライズされた推奨アルゴリズムと組み合わせて、各生徒のレベルとニーズに適した評価とフィードバックを提供し、生徒がスムーズに学習できるようにします。よりターゲットを絞った方法で推進します。

4. 適応性のある採点基準: インテリジェントな採点システムは、さまざまな質問の種類や難易度に応じて採点基準を自動的に調整し、教育現場の変化やニーズによりよく適応できます。

5. 指導支援と教師サポート: インテリジェントな採点システムは、教師に詳細な採点レポートとデータ分析結果を提供し、教師が生徒の学習状況と問題をよりよく理解して、的を絞った指導支援を提供できるようにします。

6. 共同採点と対話型評価: インテリジェントな採点システムは、複数の審査員のスコアを統合する共同採点メカニズムを導入して、採点の一貫性と精度を向上させることができます。同時にインタラクティブな評価機能も追加することで、生徒と教師の双方向コミュニケーションが可能となり、学習効果の向上をさらに促進します。