論文の概要: Explainable AI in Handwriting Detection for Dyslexia Using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19821v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 22:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:51.890277
• Title: Explainable AI in Handwriting Detection for Dyslexia Using Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転写学習を用いた失読症手書き検出における説明可能なAI
• Authors: Mahmoud Robaa, Mazen Balat, Rewaa Awaad, Esraa Omar, Salah A. Aly,
• Abstract要約: このフレームワークはトランスファーラーニングとトランスフォーマーベースのモデルを統合し、ディフレキシアに関連する手書きの特徴を識別する。 異なる言語や書記システムへの適応性は、グローバルな適用可能性を示している。 この知見は、早期発見を支援し、ステークホルダ信頼を構築し、パーソナライズされた教育戦略を可能にするフレームワークの能力を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces an explainable AI (XAI) framework for the detection of dyslexia through handwriting analysis, achieving an impressive test precision of 99.65%. The framework integrates transfer learning and transformer-based models, identifying handwriting features associated with dyslexia while ensuring transparency in decision-making via Grad-CAM visualizations. Its adaptability to different languages and writing systems underscores its potential for global applicability. By surpassing the classification accuracy of state-of-the-art methods, this approach demonstrates the reliability of handwriting analysis as a diagnostic tool. The findings emphasize the framework's ability to support early detection, build stakeholder trust, and enable personalized educational strategies.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,手書き解析による失読症検出のための説明可能なAI(XAI)フレームワークを導入し,99.65%の精度を達成した。 このフレームワークはトランスファーラーニングとトランスフォーマーベースのモデルを統合し、ディフレキシアに関連する手書きの特徴を特定し、Grad-CAM視覚化による意思決定の透明性を確保する。 異なる言語や書記システムへの適応性は、グローバルな適用可能性を示している。 最先端手法の分類精度を超越して, 診断ツールとしての筆跡解析の信頼性を示す。 この知見は、早期発見を支援し、ステークホルダ信頼を構築し、パーソナライズされた教育戦略を可能にするフレームワークの能力を強調した。

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