論文の概要: Handwriting Anomalies and Learning Disabilities through Recurrent Neural Networks and Geometric Pattern Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07238v2
- Date: Thu, 26 Dec 2024 05:28:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-26 03:36:35.181557
- Title: Handwriting Anomalies and Learning Disabilities through Recurrent Neural Networks and Geometric Pattern Analysis
- Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークと幾何学的パターン解析による手書き異常と学習障害
- Authors: Vasileios Alevizos, Sabrina Edralin, Akebu Simasiku, Dimitra Malliarou, Antonis Messinis, George Papakostas, Clark Xu, Zongliang Yue,
- Abstract要約: 本研究では、高度な幾何学的パターンとリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、失読と失読を示す手書き異常を同定する。
書き起こしはまず標準化され、次にベースラインのずれ、文字の接続性、ストロークの厚さ、その他の異常に焦点を当てた特徴抽出が続く。
最初の結果は、このRNNモデルが、ジストレキシーとジストニアを併用して、最先端の性能を達成する能力を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Dyslexia and dysgraphia are learning disabilities that profoundly impact reading, writing, and language processing capabilities. Dyslexia primarily affects reading, manifesting as difficulties in word recognition and phonological processing, where individuals struggle to connect sounds with their corresponding letters. Dysgraphia, on the other hand, affects writing skills, resulting in difficulties with letter formation, spacing, and alignment. The coexistence of dyslexia and dysgraphia complicates diagnosis, requiring a nuanced approach capable of adapting to these complexities while accurately identifying and differentiating between the disorders. This study utilizes advanced geometrical patterns and recurrent neural networks (RNN) to identify handwriting anomalies indicative of dyslexia and dysgraphia. Handwriting is first standardized, followed by feature extraction that focuses on baseline deviations, letter connectivity, stroke thickness, and other anomalies. These features are then fed into an RNN-based autoencoder to identify irregularities. Initial results demonstrate the ability of this RNN model to achieve state-of-art performance on combined dyslexia and dysgraphia detection, while showing the challenges associated with complex pattern adaptation of deep-learning to a diverse corpus of about 33,000 writing samples.
- Abstract（参考訳）: 失読症と失読症(Dyslexia)は、読み書き能力、言語処理能力に大きな影響を及ぼす学習障害である。
ダイスレキシアは主として読みに影響を与え、単語認識と音韻処理の困難さとして現れ、個人は対応する文字と音を結びつけるのに苦労する。
一方、図形学は文章のスキルに影響を与え、文字の形成、間隔、アライメントに支障をきたす。
失読症と失読症の共存は診断を複雑にし、これらの複雑さに適応できるニュアンスなアプローチを必要とし、障害を正確に識別し区別する。
本研究では、高度な幾何学的パターンとリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、失読と失読を示す手書き異常を同定する。
書き起こしはまず標準化され、次にベースラインのずれ、文字の接続性、ストロークの厚さ、その他の異常に焦点を当てた特徴抽出が続く。
これらの機能はRNNベースのオートエンコーダに入力され、不規則性を識別する。
最初の結果は、このRNNモデルが、約33,000の筆記サンプルの多種多様なコーパスへのディープラーニングの複雑なパターン適応に関わる課題を提示しながら、ジレキシン症とジストロフィー検出の併用による最先端性能を達成する能力を示した。
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