Ayons devant nous un écran divisé en douze cellules, 4 x 3. Les cellules reflètent la discrétion des éléments de l'image. Lors de la mise au point de l'image, la cellule est éclairée ou non. « Éclairage » définit une valeur unique de l'ampleur de son excitation, « non-exposition » - zéro. Ainsi, la lettre O détermine l'éclairage des cellules, déterminé sur la Fig. 2.1. La lettre A éclaire l'écran, comme le montre la Fig. 2.2.
Que faut-il faire pour qu'un appareil que nous concevons puisse déterminer de quelle lettre il s'agit ?
Évidemment, tous les signaux d'excitation des cellules de l'écran, éclairés par la lettre O, doivent être envoyés au connecteur, qui met en œuvre le circuit I. Un seul signal à la sortie du connecteur, comme le montre la Fig. 2.1, sera. généré si et seulement alors lorsque toutes les cellules de l'écran sur lequel l'image est placée sont éclairées par la lettre O. La présence d'un seul signal à la sortie du conjoncteur déterminera la réponse : « C'est la lettre O ».
Riz. 2.1. Enseigner la lettre "O"
Riz. 2.2. Enseigner la lettre "A"
Il faut faire de même pour la lettre A.
Marquons chaque cellule de l'écran avec ses coordonnées. Ensuite, dans le langage de la logique mathématique, ce que nous avons fait peut être écrit sous la forme d'énoncés logiques - des prédicats :
Ces prédicats déterminent le mode de réalisation « électronique » à l'aide de méthodes de conception de circuits.
Dans ce cas, les lettres « n'interféreront pas » les unes avec les autres, puisque l'éclairage des cellules d'écran correspondantes ne coïncide pas partiellement, et la valeur unitaire de la conjonction ne sera déterminée que pour l'une d'entre elles.
Et si vous mettiez la lettre K à l'écran ? Alors aucun des deux conjoncteurs ne produira une valeur unique, puisqu’il n’y aura pas de coïncidence complète d’éclairage des cellules d’écran correspondantes. Pour « apprendre » au système la lettre K, vous devez introduire un autre conjoncteur et faire les mêmes constructions que ci-dessus.
Ainsi, nous pouvons dire que nous avons construit un système pour reconnaître deux lettres « correctement » données.
Mais que faire si les lettres à l’écran sont écrites avec une main tremblante ? Il faut alors autoriser un éclairage alternatif de certaines cellules voisines de l'écran et en tenir compte à l'aide de l'opération de disjonction, OR. Comme on le sait, à la suite de cette opération, un seul signal est généré s'il y a au moins un seul signal à l'entrée.
Considérons la possibilité de reconnaître la lettre O, permettant la possibilité d'éclairer les cellules (1,1), (1,3), (4,1), (4,3). Alors le prédicat précédemment construit prendra la forme :
De même, pour la lettre A, laissons éclairer les cellules (4,1) et (4,3) :
Riz. 2.3. Enseignement conjoint des lettres "O" et "A"
En combinant les deux prédicats, nous obtenons le diagramme de la Fig. 2.3.
Ainsi, nous avons mis en œuvre une approche « circuit-technique » d’apprentissage et de reconnaissance, basée sur l’utilisation de fonctions booléennes et d’opérations variables booléennes 0, 1.
Construction d'un réseau de neurones logiques entraîné à reconnaître les lettres
Passons maintenant à cette étape, cette transition, qui détermine la simplicité ingénieuse de l'incarnation naturelle, conçue pour des données incomplètes, le manque de fiabilité, le « bruit », l'exigence de vitesse élevée, de fiabilité et d'uniformité élevées. Car on ne peut pas imaginer un circuit électronique caché dans le crâne.
La nature et nous, qui en faisons partie, ne disposons jamais d’informations précises, définies et fiables. L’éclairage des cellules de l’écran, comme des récepteurs de notre œil, n’est jamais complet, l’image n’est jamais correcte, il y a des bruits, des omissions, etc. Les concepts de similarité et d'associations acquièrent alors une importance vitale. « Qu'est-ce qui ressemble le plus à l'image « montrée », à la situation qui s'est produite et quelles actions de réponse sont les plus justifiées ? - c'est la question qui détermine le principe de notre vie parmi de nombreux dangers et réalisations. L'associativité de notre pensée est absolue.
Cela signifie que nous devons nous éloigner des variables booléennes bien définies (0, 1, « oui - non », « blanc - noir », etc.) vers l'incertitude, la fiabilité ou d'autres évaluations de l'information - vers des variables réelles.
Mais alors il faut s'éloigner de l'algèbre booléenne, puisque les notions de conjonction et de disjonction pour les variables réelles ne sont pas définies. C'est ici que l'analyse et l'application des principes de mise en œuvre naturelle viennent à la rescousse - les principes du réseau neuronal incarné dans notre cerveau.
Transformons le circuit entraîné que nous avons reçu en un réseau de neurones (Fig. 2.4).
Chaque cellule de l'écran est un neurone récepteur qui, sous l'effet de l'éclairage, acquiert une certaine excitation, prenant une valeur comprise entre zéro et un. Les récepteurs qui remplacent l'écran forment l'entrée, ou couche réceptrice les réseaux de neurones. Nous remplacerons chaque conjoncteur et disjoncteur par un modèle de neurone unique pour l'ensemble du réseau. Introduisons la couche de sortie du réseau, qui dans notre exemple est constituée de deux neurones dont l'excitation détermine le résultat de la reconnaissance. Nommons les neurones de la couche de sortie par les noms des lettres - O et A.
Les récepteurs, comme un écran, sont excités de l'extérieur. D'autres neurones encore, imitant la propagation de l'excitation dans le cerveau, mettent en œuvre fonction de transfert(en termes de théorie du contrôle automatique) ou fonction d'activation(en termes de théorie des réseaux neuronaux). Cette fonction convertit les signaux à l'entrée d'un neurone, en tenant compte des poids de ces entrées (nous reporterons leur prise en compte pour l'instant), en valeur de l'excitation de ce neurone, transmise ensuite à travers le réseau conformément aux connexions. des neurones et atteignant un ou plusieurs neurones de la couche de sortie.
Riz. 2.4. Réseau neuronal pour reconnaître les lettres "O" et "A"
Puisque le travail du cerveau est imité par niveau logique, fonction d'activation le choix est assez simple. Ainsi, dans notre exemple, il suffit de choisir ce qui suit fonction d'activation pour trouver la valeur d’excitation du i-ème neurone :
Au départ on trouve 
Puis on met 
Ce projet ne prétend pas être la première place mondiale et n'est pas considéré comme un concurrent Bon lecteur, mais j'espère que l'idée de reconnaissance de formes de caractères utilisant la caractéristique d'Euler sera nouvelle.
Introduction à la caractéristique Euler d'une image.
L'idée de base est que vous prenez une image en noir et blanc, et en supposant que 0 est un pixel blanc et 1 est un pixel noir, alors l'image entière sera une matrice de zéros et de uns. Dans ce cas, une image en noir et blanc peut être représentée comme un ensemble de fragments mesurant 2 x 2 pixels. Toutes les combinaisons possibles sont présentées dans la figure :
Sur chaque image photo1, photo2,... montre un carré rouge de l'étape de comptage dans l'algorithme, à l'intérieur duquel se trouve l'un des fragments F de l'image ci-dessus. A chaque étape, chaque fragment est additionné, ce qui donne une image Original on obtient l'ensemble : , on l'appellera désormais la caractéristique d'Euler de l'image ou l'ensemble caractéristique.
COMMENTAIRE: en pratique, la valeur F0 (pour l'image Originale cette valeur est 8) n'est pas utilisée, puisqu'il s'agit du fond de l'image. Par conséquent, 15 valeurs seront utilisées, allant de F1 à F15.
Propriétés de la caractéristique d'Euler d'une image.
- La valeur de l’ensemble des caractéristiques est unique, en d’autres termes, il n’existe pas deux images possédant la même caractéristique d’Euler.
- Il n’existe pas d’algorithme pour convertir un ensemble de caractéristiques en image originale ; le seul moyen est la force brute.
Qu'est-ce que l'algorithme de reconnaissance de texte ?
L'idée de la reconnaissance des lettres est que nous pré-calculons la caractéristique d'Euler pour tous les caractères de l'alphabet de la langue et la stockons dans la base de connaissances. Ensuite, nous calculerons la caractéristique d'Euler pour des parties de l'image reconnue et la rechercherons dans la base de connaissances.
Étapes de reconnaissance :
- L'image peut être soit en noir et blanc, soit en couleur, la première étape est donc l'approximation de l'image, c'est-à-dire l'obtention du noir et blanc à partir de celle-ci.
- Nous effectuons un parcours pixel par pixel à travers toute l'image afin de trouver les pixels noirs. Lorsqu'un pixel ombré est détecté, une opération récursive est lancée pour rechercher tous les pixels ombrés adjacents à celui trouvé et aux suivants. En conséquence, nous recevrons un fragment de l'image, qui peut être soit un personnage entier, soit une partie de celui-ci, soit des « déchets » qui doivent être jetés.
- Après avoir trouvé toutes les parties non connectées de l'image, la caractéristique d'Euler est calculée pour chacune.
- Ensuite, l'analyseur entre en action et, en parcourant chaque fragment, détermine si la valeur de sa caractéristique Euler est dans la base de connaissances. Si nous trouvons la valeur, nous considérons qu'il s'agit d'un fragment reconnu de l'image, sinon nous le laissons pour une étude plus approfondie.
- Les parties non reconnues de l'image sont soumises à une analyse heuristique, c'est-à-dire que j'essaie de trouver le plus valeur appropriée dans la base de connaissances. S'il n'a pas été possible de le trouver, on tente alors de « coller ensemble » les fragments proches et de rechercher un résultat dans la base de connaissances pour eux. A quoi sert le « collage » ? Le fait est que toutes les lettres ne sont pas constituées d'une seule image continue, par exemple "!" Le point d'exclamation contient 2 segments (un bâton et un point), donc avant de le rechercher dans la base de connaissances, vous devez calculer la valeur totale de la caractéristique d'Euler à partir des deux parties. Si, même après avoir collé avec des segments adjacents, un résultat acceptable n'a pas pu être trouvé, nous considérons le fragment comme un déchet et l'ignorons.
Composition du système :
- Base de connaissances- un ou plusieurs fichiers créés à l'origine par moi-même ou par quelqu'un d'autre, contenant des jeux de caractères caractéristiques et nécessaires à la reconnaissance.
- Cœur- contient des fonctions de base qui effectuent la reconnaissance
- Générateur- module de création d'une base de connaissances.
ClearType et anticrénelage.
Ainsi, en entrée, nous avons une image reconnaissable, et le but est de la rendre en noir et blanc, adaptée au démarrage du processus de reconnaissance. Il semblerait que, quoi de plus simple, on compte tous les pixels blancs pour 0, et tout le reste pour 1, mais tout n'est pas si simple. Le texte sur une image peut être anti-aliasé ou non. Les caractères anticrénelés semblent lisses et sans coins, tandis que les caractères non lissés apparaîtront sur les moniteurs modernes avec des pixels visibles le long du contour. Avec l'avènement des écrans LCD (à cristaux liquides), ClearType (pour Windows) et d'autres types d'anticrénelage ont été créés, tirant parti des fonctionnalités de la matrice du moniteur. Les pixels de l'image texte changent de couleur, après quoi elle paraît beaucoup « plus douce ». Pour voir le résultat du lissage, vous pouvez taper une lettre (ou du texte), par exemple dans mspaint, zoomez et votre texte se transforme en une sorte de mosaïque multicolore.
Quel est le problème? Pourquoi voyons-nous un symbole ordinaire à petite échelle ? Nos yeux nous trompent-ils ? Le fait est que le pixel d'un moniteur LCD n'est pas constitué d'un seul pixel pouvant recevoir la couleur souhaitée, mais de 3 sous-pixels de 3 couleurs, qui suffisent pour obtenir couleur désirée. Par conséquent, l'objectif de ClearType est d'obtenir le texte le plus agréable visuellement en utilisant la fonctionnalité de la matrice du moniteur LCD, et ceci est réalisé en utilisant le rendu sous-pixel. Toute personne disposant d'une « loupe » peut, à des fins d'expérimentation, agrandir n'importe quel endroit de l'écran allumé et voir la matrice comme dans l'image ci-dessous.
La figure montre un carré de 3x3 pixels de la matrice LCD.
Attention! Cette fonctionnalité complique l'obtention d'une image en noir et blanc et affecte grandement le résultat, puisqu'elle ne permet pas toujours d'obtenir la même image dont la caractéristique Euler est enregistrée dans la base de connaissances. Ainsi, la différence entre les images oblige à une analyse heuristique, qui n’est pas toujours couronnée de succès.
Obtention d'une image en noir et blanc.
Je n'étais pas satisfait de la qualité des algorithmes de conversion couleur en noir et blanc trouvés sur Internet. Après leur application, les images de caractères soumis au rendu sublepixel sont devenues différentes en largeur, des ruptures dans les lignes de lettres et des déchets incompréhensibles sont apparus. De ce fait, j'ai décidé d'obtenir des images en noir et blanc en analysant la luminosité du pixel. Tous les pixels plus brillants (supérieurs à la valeur) 130 unités étaient considérés comme noirs, les autres étaient blancs. Cette méthode n'est pas idéale et conduit toujours à un résultat insatisfaisant si la luminosité du texte change, mais au moins elle a reçu des images similaires aux valeursde la base de connaissances. L'implémentation peut être vue dans la classe LuminosityApproximator.
Base de connaissances.
L'idée initiale de remplir la base de connaissances était que pour chaque lettre de la langue, je calculais la caractéristique d'Euler de l'image de symbole résultante pour 140 polices installées sur mon ordinateur (C:\Windows\Fonts), j'ajoutais toutes les options pour les types de polices (régulier, Gras, Italique) et des tailles de 8 à 32, couvrant ainsi toutes, ou presque toutes, les variations de lettres et la base deviendra universelle, mais malheureusement cela s'est avéré pas aussi bon qu'il y paraît. Dans ces conditions, voici ce que j'ai obtenu :
- Le fichier de la base de connaissances s'est avéré assez volumineux (environ 3 mégaoctets) pour le russe et En anglais. Malgré le fait que la caractéristique d'Euler est stockée sous la forme d'une simple chaîne de 15 chiffres et que le fichier lui-même est une archive compressée (DeflateStream), qui est ensuite décompressée en mémoire.
- Il me faut environ 10 secondes pour désérialiser la base de connaissances. Dans le même temps, le temps nécessaire à la comparaison des ensembles de caractéristiques en a souffert. Il n'a pas été possible de trouver une fonction permettant de calculer GetHashCode(), j'ai donc dû comparer petit à petit. Et par rapport à une base de connaissances de 3 à 5 polices, le temps d'analyse de texte avec une base de données de 140 polices a augmenté de 30 à 50 fois. Dans le même temps, les mêmes ensembles de caractéristiques ne sont pas enregistrés dans la base de connaissances, malgré le fait que certains caractères dans différentes polices peuvent se ressembler et être similaires, même s'il existe, par exemple, 20 et 21 polices.
J'ai donc dû créer une petite base de connaissances qui rentre à l'intérieur du module Core et permet d'en vérifier les fonctionnalités. Il y a un problème très sérieux lors du remplissage de la base de données. Toutes les polices n’affichent pas correctement les petits caractères. Disons que le caractère « e » lorsqu'il est rendu dans une police de taille 8 nommée « Franklin Gothic Medium » s'avère être :
Et cela ne ressemble guère à l’original. De plus, si vous l'ajoutez à la base de connaissances, alors ceci va grandement aggraver les résultats de l'heuristique, puisque l'analyse de symboles similaires à celui-ci est trompeuse. D Ce symbole a été obtenu dans différentes polices pour différentes lettres. Le processus de remplissage de la base de connaissances lui-même doit être contrôlé afin que chaque image d'un symbole, avant d'être enregistrée dans la base de connaissances, soit vérifiée par une personne pour vérifier sa conformité à la lettre. Mais malheureusement, je n’ai pas beaucoup d’énergie et de temps.
Algorithme de recherche de caractères.
Je dirai tout de suite qu'au départ j'ai sous-estimé ce problème de recherche et oublié que les symboles peuvent être constitués de plusieurs parties. Il me semblait que lors d'un passage pixel par pixel, je rencontrais un symbole, trouvais ses parties, le cas échéant, les combinerais et les analyserais. Une passe typique ressemblerait à ceci : je recherche la lettre "H" (dans la base de connaissances) et considère que tous les caractères situés en dessous du point supérieur et au-dessus du point inférieur appartiennent à la ligne actuelle et doivent être alias ensemble :
Mais c'est une situation idéale ; lors de la reconnaissance, j'ai dû faire face à des images déchirées, qui, en plus de tout, pouvaient contenir une énorme quantité de déchets situés à côté du texte :
Cette image du mot « oui » tentera d’expliquer la complexité de l’analyse. Nous supposerons qu'il s'agit d'une chaîne complète, mais b13 et i6 sont des fragments de déchets résultant d'une approximation. Il manque un point au caractère « y », et aucun des caractères n'est présent dans la base de connaissances pour dire avec certitude qu'il s'agit d'une ligne de texte allant de la ligne « c » à la ligne « i ». Et la hauteur de la ligne est très importante pour nous, car pour le collage, nous devons savoir à quelle distance les fragments doivent être « collés ensemble » et analysés. Après tout, il peut arriver que nous commencions accidentellement à coller des caractères de deux chaînes et que les résultats d'une telle reconnaissance soient loin d'être idéaux.
Heuristiques en analyse d'images.
Que sont les heuristiques en reconnaissance d’images ? Il s'agit du processus par lequel un ensemble de caractéristiques non présentes dans la base de connaissances est reconnu comme une lettre correcte de l'alphabet. J'ai longuement réfléchi à la manière d'effectuer l'analyse, et finalement l'algorithme le plus efficace s'est avéré être celui-ci :
- Je retrouve tous les ensembles de caractéristiques dans la base de connaissances qui ont le plus grand nombre valeurs Fragments F correspond à l’image reconnue.
- Ensuite, je sélectionne uniquement les ensembles de caractéristiques dans lesquels, avec l'image reconnaissable basée sur des valeurs F inégales du fragment, la différence n'est pas supérieure à +- 1 unité : -1< F < 1. И это все подсчитывается для каждой буквы алфавита.
- Ensuite, je trouve un symbole qui a le plus grand nombreévénements. Le considérant comme le résultat d’une analyse heuristique.
Un exemple d'utilisation en C#.
Un exemple du début de la reconnaissance d'image. La variable résultat contiendra le texte :
var reconnaisseur = new TextRecognizer (conteneur); var report = reconnaisseur.Recognize(image); // Texte brut. var result = report.RawText(); // Liste de tous les fragments et état de reconnaissance pour chacun. var fragments = rapport.Symboles ;Projet de démonstration.
Pour une démonstration visuelle du travail, j'ai écrit WPF application. Il est lancé à partir d'un projet nommé " Qocr.Application.Wpf". Un exemple de fenêtre avec le résultat de la reconnaissance est ci-dessous :
Pour reconnaître une image il vous faudra :
- Presses "Nouvelle image" sélectionne une image pour la reconnaissance
- En utilisant le " Noir et blanc"Vous pouvez voir quelle image sera analysée. Si vous voyez une image de très mauvaise qualité, ne vous attendez pas à de bons résultats. Pour améliorer les résultats, vous pouvez essayer d'écrire vous-même une image couleur sur un convertisseur noir et blanc.
- Choisir une langue "Langue".
- Les clics reconnaissent "Reconnaître".
Un exemple de reconnaissance de texte en anglais :
Au cours du processus d'apprentissage, le réseau construit une cartographie P → C. Il n'est pas possible d'obtenir cette cartographie dans son intégralité, mais il est possible d'obtenir un nombre arbitraire de paires ( p → c), connecté par affichage. Pour un vecteur arbitraire p en entrée, nous pouvons obtenir des probabilités approximatives d’appartenance à une classe en sortie.
Il s'avère souvent que les composantes du vecteur de sortie peuvent être inférieures à 0 ou supérieures à 1, et la deuxième condition (1) n'est remplie qu'approximativement. L'imprécision est une conséquence de la nature analogique des réseaux neuronaux. La plupart des résultats obtenus à l'aide des réseaux de neurones sont inexacts. De plus, lors de la formation d'un réseau, les conditions spécifiées imposées aux probabilités ne sont pas directement introduites dans le réseau, mais sont implicitement contenues dans l'ensemble de données sur lesquelles le réseau est formé. C'est la deuxième raison de l'inexactitude du résultat.
Il existe d'autres moyens de formalisation.
Nous représenterons les lettres sous forme d'images de points (Fig.).
Riz. . Image ponctuelle.
La cellule de pixel sombre dans l'image correspond à je ij = 1, lumière - je ij = 0 . La tâche consiste à déterminer à partir de l'image la lettre qui a été présentée.
Bâtissons une PME avec N je X Nj entrées, où chaque entrée correspond à un pixel : x k = je ij . Les luminosités des pixels seront des composantes du vecteur d’entrée.
Comme signaux de sortie, nous choisissons les probabilités que l'image présentée corresponde à une lettre donnée :
Le réseau calcule le résultat :
où est la sortie c 1 = 0,9 signifie, par exemple, qu'une image de la lettre « A » est présentée, et le réseau en est sûr à 90 %, sortie c 2 = 0,1 - que l'image correspond à la lettre « B » avec une probabilité de 10 %, etc.
Il existe une autre manière : les entrées du réseau sont sélectionnées de la même manière, et la sortie n'est qu'une, numéro m lettre présentée. Le réseau apprend à donner du sens m selon l'image présentée je:
(je ij) → m
Dans ce cas, l'inconvénient est que des lettres avec des nombres m similaires, mais des images différentes, peuvent être confondues par le réseau lors de la reconnaissance.
Exercice de reconnaissance de lettres. Différents niveaux de difficulté. Un masque de bruit est appliqué à la lettre. Parfois, il faut faire preuve de vivacité d'esprit pour comprendre par élimination quel type de lettre figurait dans la tâche.
Apprendre aux enfants à lire et aux lettres de l'alphabet russe. Quelle lettre est affichée ? Choisissez la bonne réponse à droite.
Quelle lettre est cachée ? Jeu en ligne Pour développement précoce enfants. Reconnaissance des lettres de l'alphabet russe
Comment apprendre les lettres de l'alphabet russe
Souvent, les lettres de l'alphabet russe commencent à être enseignées dans l'ordre, comme elles sont écrites dans le manuel. En fait, les lettres devraient être enseignées par ordre de fréquence d’utilisation. Je vais vous donner un petit indice : les lettres au centre du clavier sont utilisées plus souvent que celles en périphérie. Par conséquent, vous devez d'abord mémoriser A, P, R, O... et laisser ceux comme Y, X, F, Shch pour une collation...
Quoi de mieux : apprendre à un enfant à lire des lettres ou des syllabes ?
De nombreux enseignants enseignent immédiatement en syllabes. Je vous propose de contourner ce petit problème et de jouer à des jeux en ligne au lieu d'apprendre des syllabes. C'est ainsi que l'enfant apprend et joue en même temps. Ou plutôt, il lui semble qu'il joue et en même temps répète involontairement les sons nécessaires.
L'avantage des jeux en ligne est que si vous prononcez mal une lettre, le simulateur répétera patiemment la bonne réponse jusqu'à ce que vous vous en souveniez.
Les livres ABC vous aident-ils à apprendre les lettres ? Pourquoi les apprêts papier sont encore utilisés dans la pratique pédagogique
Traditionnellement, les livres ABC papier sont utilisés pour enseigner les lettres. Leurs avantages sont indéniables. Si vous laissez tomber la version papier par terre, vous n’avez pas à craindre que l’appareil ne se brise. Les amorces peuvent être ouvertes sur une page spécifique et placées dans un endroit visible. Tout cela ne se retrouve pas dans les appareils électroniques.
Cependant, les simulateurs programmables d’entraînement à la lecture présentent également certains avantages : ils peuvent par exemple parler, contrairement à leurs homologues papier. Par conséquent, nous pouvons recommander des sources papier et électroniques.
Les exercices en ligne vous aident-ils à mémoriser les lettres ?
L'accent principal lors de l'utilisation de jeux électroniques et en ligne est qu'une personne répète involontairement la même information plusieurs fois. Plus la répétition est fréquente, plus l'information est introduite fermement dans la conscience et le cerveau. C'est pourquoi exercices en ligne Un complément très utile aux cubes et livres en papier traditionnels.
A quel âge un enfant doit-il être envoyé dans des centres éducatifs ?
La vitesse de maturation est différente. Généralement. Jusqu'à un certain âge, les filles sont en avance sur les garçons en termes de développement. Les filles commencent à parler plus tôt, elles sont plus orientées socialement et plus disposées à apprendre. les garçons, au contraire, sont souvent très autistes et marchent seuls. On peut en conclure que les filles apprennent à lire un peu plus tôt que les garçons. Mais ce n'est qu'un schéma externe. Chaque enfant est individuel et sa capacité à apprendre peut être testée dans la pratique. Votre enfant aime suivre les cours ? Est-ce qu'il lui reste quelque chose à l'esprit après l'avoir désappris ?
Essayez peut-être d'étudier par vous-même, d'autant plus que prendre le bus prend du temps et que personne ne comprend mieux votre bébé que maman et papa.
Que faire si votre enfant ne se souvient pas des lettres
Étudier est difficile. Et cela ne dépend pas s'il s'agit d'un adulte ou d'un enfant. C'est très, très difficile à apprendre. De plus, les enfants apprennent uniquement par le jeu. Un autre fait est que pour apprendre quelque chose, il faut le pratiquer ou le répéter plusieurs fois. Il n’est donc pas surprenant que les enfants se souviennent très mal des lettres.
Il existe un certain nombre d'enfants qui commencent à parler tard et en même temps confondent non seulement les lettres, mais aussi les sons. avec de tels gars, vous devez dessiner des lettres ensemble, utiliser tous les matériaux possibles pour cela, des céréales, des allumettes, des cailloux, des crayons - tout ce que vous avez sous la main. Dessinez-le et demandez à votre enfant de le répéter.
Peut être fait dictées graphiques, vous pouvez jouer au dessin et répéter.
Que faire si votre bébé confond les lettres, par exemple D et T
Si un enfant confond les lettres, cela signifie qu'il est trop tôt pour passer à la lecture des mots. Revenez en arrière et répétez les lettres. Les enfants confondent souvent les lettres sonores et non prononcées ou des orthographes similaires, par exemple P et R. La pratique de la répétition peut aider. Par exemple, vous pouvez sculpter des lettres ensemble, vous pouvez créer des lettres à partir du corps, par exemple en plaçant vos bras sur les côtés pour représenter la lettre T.
Comment apprendre à un enfant à mémoriser des lettres s'il ne le veut pas
la répétition est la mère de l’apprentissage. Répétez les lettres en mots, répétez les lettres en syllabes, essayez de deviner les lettres. Laissez l'enfant écrire la lettre et essayez de la deviner. Ou bien, vous pouvez faire le contraire : essayez de former une lettre à partir de grains de riz, et votre fils ou votre fille devinera de quel type de lettre il s'agit. On peut écrire dans le sable avec un bâton.
Pourquoi n'arrive-t-il pas à prononcer les lettres correctement ? Comment apprendre à un enfant à prononcer les lettres clairement et clairement ?
Les lacunes peuvent se situer au niveau physiologique. La personne ne s’entend pas correctement. ou bien il lui semble qu'il parle correctement. C'est très simple à vérifier : il suffit d'enregistrer la conversation sur un enregistreur vocal et d'écouter l'enfant lire.
Cela pourrait aussi être un simple manque de formation. Différentes personnes ont besoin d’un nombre de fois différent pour répéter l’information avant de la mémoriser, et les enfants ne font pas exception. Cela doit être répété plusieurs fois et dans différentes situations avant qu'il ne commence à prononcer correctement les lettres et les sons.
Ce qu'il faut également noter, c'est qu'il faut aimer les enfants et travailler avec eux périodiquement. Ne démarrez pas de processus.
Comment apprendre l'alphabet à votre enfant pour se préparer à l'école
Vous devez travailler avec des enfants forme de jeu. Exactement comme indiqué sur ce site. Un autre secret de l’apprentissage est que vous devez étudier par petites portions. Les enfants ne peuvent pas maintenir leur attention pendant plus de 5 minutes. Par conséquent, il est tout simplement inutile d’étudier plus longtemps.
Par quelles lettres faut-il commencer à mémoriser l’alphabet ?
Vous devez commencer à mémoriser les lettres couramment utilisées. Le deuxième secret est de mémoriser les lettres qui composent le nom de l'enfant, le nom de maman et papa, vous pouvez ajouter à ces mots les noms de frère et sœur, grands-parents. Ce sont mes prénoms préférés.
À propos, si vous apprenez à dactylographier, le premier mot avec lequel vous devez commencer à vous entraîner à la dactylographie est à nouveau votre prénom et votre nom.
Votre bébé a-t-il besoin de mémoriser les lettres de l'alphabet anglais ?
Connaissance alphabet anglaisça ne fera pas de mal. À l’école, ils n’étudient pas l’alphabet, mais commencent immédiatement à lire, laissant l’alphabet aux parents. Il convient également de noter que petits et grands lettres anglaises avoir un aspect différent et il faut s'en souvenir. Si votre enfant a commencé à parler tard, il est fort probable que se souvenir des lettres latines sera un problème pour lui.
Est-il possible d'apprendre à un enfant à lire immédiatement avec des mots ?
Le russe écrit ressemble au russe parlé, contrairement à l'anglais ou au français, alors rappelez-vous les mots
Comment mémoriser les chiffres pour un enfant d'âge préscolaire
Dessinez des chiffres, comptez les bâtons, lorsque vous marchez, comptez les voitures rouges et blanches, comptez s'il y a plus d'hommes ou de femmes qui marchent dans la rue. Transformez tout en jeux.
Essayez de lire vous-même le texte lettre par lettre - non seulement cela prendra beaucoup de temps, mais cela sera également différent de la façon dont nous parlons réellement. Les adultes n’épelent pas – à moins que le mot ne soit inconnu ou dans une langue étrangère. Ensuite, pour l’entendre, ils le lisent lentement et prononcent soigneusement les mots.
Pourquoi un enfant d'âge préscolaire oublie-t-il les lettres ? Enseigner la lecture par le jeuPourquoi un bébé oublie-t-il les lettres alors qu'il les a apprises hier ?
Habituellement, un enfant se souvient facilement de certaines lettres, mais pas tellement d’autres. Le rôle d'un adulte est de constater ce que sa pupille ne réussit pas et de lui confier des tâches supplémentaires.
Une autre chose importante est la régularité. Puisque pour un enfant, tout apprentissage est, à vrai dire, bachotage et répétition, le processus d'apprentissage doit être tel que les informations soient répétées à certains intervalles.
Ebbinghaus (en savoir plus à ce sujet sur Wikipédia) a étudié la rapidité avec laquelle les informations qui n'ont aucun sens pour une personne sont oubliées et est arrivé à la conclusion que 40 % des informations sont oubliées au cours des vingt premières minutes. Et s'il est impossible de dire exactement ce que signifie une lettre particulière, cela équivaut au fait que la lettre est complètement inconnue. Il doit y avoir une reconnaissance sans ambiguïté à 100 %.
Répéter, répéter, répéter
Par exemple, vous entraînez des entrepôts (syllabe, combinaison de lettres) SUR, et l'enfant a plus ou moins appris à reconnaître et à lire la combinaison. Ajoutez la syllabe MAIS aux tâches et demandez-leur de lire les mots, en les aidant à lire des lettres encore inconnues de l'enfant. Cependant, l'enfant peut cliquer lui-même sur les syllabes et écouter l'ordinateur lire.
Il est nécessaire de créer un réseau de neurones pour reconnaître 26 lettres de l'alphabet latin. Nous supposerons qu'il existe un système de lecture des caractères, qui représente chaque caractère sous la forme d'une matrice. Par exemple, le caractère A peut être représenté comme le montre la Fig. 2.22.
Riz. 2.22. Représentation des symboles
Le système actuel de lecture des caractères ne fonctionne pas parfaitement et les caractères eux-mêmes diffèrent par leur style. Par conséquent, par exemple, pour le symbole A, les unités peuvent ne pas être situées dans les mêmes cellules, comme le montre la Fig. 2.22. De plus, des valeurs non nulles peuvent apparaître en dehors du contour du caractère. Les cellules correspondant au contour du symbole peuvent contenir des valeurs différentes de 1. Nous appellerons toutes les distorsions bruit.
MATLAB a une fonction probable, qui renvoie une matrice dont chaque colonne représente une matrice écrite sous forme de vecteur décrivant la lettre correspondante (la première colonne décrit la lettre A, la seconde décrit la lettre B, etc.). Fonction probable renvoie également une matrice cible de size , dont chaque colonne contient un 1 dans une ligne correspondant au numéro de la lettre, les éléments restants de la colonne étant nuls. Par exemple, la première colonne correspondant à la lettre A contient un 1 dans la première ligne.
Exemple. Définissons un modèle pour la lettre A (programme Modèle_A.m).
% Exemple de formation d'un modèle pour la lettre A
Probablement ;
je = 1 ; % lettre numéro A
v=alphabet(:,i); % vecteur correspondant à la lettre A
modèle=reshape(v, 5,7)";
En plus de la fonction déjà décrite probable le programme utilise des fonctions remodeler, qui forme la matrice , et après transposition - (assurez-vous qu'il n'est pas possible de former immédiatement la matrice ), et la fonction tracé, qui dessine 35 éléments vectoriels dans un motif en treillis. Après avoir exécuté le programme Modèle_A.m on obtient une matrice modèle et le motif de la lettre A comme indiqué sur la Fig. 2.23.
Riz. 2.23. Modèle de lettre formée A
Pour reconnaître les lettres de l'alphabet latin, il est nécessaire de construire un réseau de neurones avec 35 entrées et 26 neurones dans la couche de sortie. Supposons que le nombre de neurones dans la couche cachée soit de 10 (ce nombre de neurones a été choisi expérimentalement). Si des difficultés surviennent lors de l’apprentissage, vous pouvez augmenter le nombre de neurones à ce niveau.
Le réseau de reconnaissance de formes est construit par la fonction motif net. Veuillez noter que lors de la création d'un réseau, le nombre de neurones dans les couches d'entrée et de sortie n'est pas précisé. Ces paramètres sont implicitement définis lors de la formation du réseau.
Considérez un programme de reconnaissance des lettres de l'alphabet latin Char_recognition.m
% Programme de reconnaissance des lettres de l'alphabet latin
Probablement ; % Formation de vecteurs d'entrée et cibles
Taille (alphabet);
Taille (cibles) ;
% La mise en réseau
Train(net,P,T);
% Apprentissage en présence de bruit
P = ;
Train(netn,P,T);
Train(netn,P,T);
% Tests réseau
noise_rage=0:0,05:0,5 ; % Tableau des niveaux de bruit (écarts types de bruit
pour noiselevel=noise_rage
pour i=1:max_test
% Test pour le réseau 1
% Test pour le réseau 2
title("Erreur réseau");
xlabel("Niveau de bruit");
ylabel("Pourcentage d'erreur");
Opérateur = prprob; former un tableau de vecteurs d'entrée alphabet taille avec des motifs de caractères alphabétiques et un tableau de vecteurs cibles cibles.
Le réseau est créé par l'opérateur net=modèlenet. Acceptons les paramètres réseau par défaut. Le réseau est d'abord entraîné en l'absence de bruit. Le réseau est ensuite entraîné sur 10 ensembles de vecteurs idéaux et bruités. Deux ensembles de vecteurs idéaux sont utilisés pour garantir que le réseau conserve la capacité de classer les vecteurs idéaux (sans bruit). Après la formation, le réseau a « oublié » comment classer certains vecteurs sans bruit. Par conséquent, le réseau doit être à nouveau entraîné sur des vecteurs idéaux.
Le fragment de programme suivant s'entraîne en l'absence de bruit :
% Formation réseau en l'absence de bruit
Train(net,P,T);
disp("La formation du réseau en l'absence de bruit est terminée. Appuyez sur Entrée");
L'entraînement en présence de bruit est effectué à l'aide de deux copies idéales et de deux copies bruyantes des vecteurs d'entrée. Le bruit a été simulé par des nombres pseudo-aléatoires normalement distribués avec une moyenne nulle et un écart type de 0,1 et 0,2. L'entraînement en présence de bruit produit le fragment de programme suivant :
% Apprentissage en présence de bruit
netn = net ; % d'économie du réseau formé
T = ;
P = ;
Train(netn,P,T);
disp("La formation du réseau en présence de bruit est terminée. Appuyez sur Entrée");
Puisque le réseau a été formé en présence de bruit, il est logique de répéter la formation sans bruit pour garantir une classification correcte des vecteurs idéaux :
% Reconversion en l'absence de bruit
Train(netn,P,T);
disp("La reconversion du réseau en l'absence de bruit est terminée. Appuyez sur Entrée");
Des tests de réseau ont été effectués pour deux structures de réseau : le réseau 1, entraîné sur des vecteurs idéaux, et le réseau 2, entraîné sur des séquences bruitées. Un bruit avec une moyenne de 0 et un écart type de 0 à 0,5 par pas de 0,05 a été ajouté aux vecteurs d'entrée. Pour chaque niveau de bruit, 10 vecteurs bruyants ont été générés pour chaque symbole et la sortie du réseau a été calculée (il est souhaitable d'augmenter le nombre de vecteurs bruyants, mais cela augmentera considérablement la durée d'exécution du programme). Le réseau est entraîné pour former un un dans le seul élément du vecteur de sortie dont la position correspond au numéro de la lettre reconnue, et remplir le reste du vecteur avec des zéros. La sortie réseau ne générera jamais un vecteur de sortie composé exactement de 1 et 0. Par conséquent, dans des conditions de bruit, le vecteur de sortie est traité par la fonction rivaliser, qui transforme le vecteur de sortie de sorte que le signal de sortie le plus grand reçoive la valeur 1 et que tous les autres signaux de sortie reçoivent la valeur 0.
Le fragment de programme correspondant ressemble à :
% Effectuer un test pour chaque niveau de bruit
pour noiselevel=noise_rage
pour i=1:max_test
P=alphabet+randn(35, 26)*niveau de bruit ;
% Test pour le réseau 1
erreurs1=erreurs1+somme(somme(abs(AA-T)))/2;
% Test pour le réseau 2
erreurs2=erreurs2+sum(sum(abs(AAn-T)))/2;
% Valeurs d'erreur moyennes (séquences max_test de 26 vecteurs cibles)
réseau1=;
réseau2=;
plot(noise_rage, réseau1*100, noise_rage, réseau2*100) ;
title("Erreur réseau");
xlabel("Niveau de bruit");
ylabel("Pourcentage d'erreur");
legend("Vecteurs d'entrée idéaux","Vecteurs d'entrée bruyants");
disp("Test terminé");
Lors du calcul de l'erreur de reconnaissance, par exemple erreurs1=erreurs1+sum(sum(abs(AA-T)))/2, il est pris en compte qu'en cas de reconnaissance incorrecte, deux éléments du vecteur de sortie et du vecteur cible ne ne coïncide pas, par conséquent, lors du calcul de l'erreur, une division par 2 est effectuée . Sum(abs(AA-T)) calcule le nombre d'éléments sans correspondance pour un exemple. La somme sum(sum(abs(AA-T))) calcule le nombre d'éléments sans correspondance dans tous les exemples.
Les graphiques d'erreur de reconnaissance pour un réseau formé sur des vecteurs d'entrée idéaux et un réseau formé sur des vecteurs bruyants sont présentés dans la Fig. 2.24. De la fig. La figure 2.24 montre qu'un réseau entraîné sur des images bruitées donne une petite erreur, mais que le réseau n'a pas pu être entraîné sur des vecteurs d'entrée idéaux.
Riz. 2.24. Erreurs de réseau en fonction du niveau de bruit
Vérifions le fonctionnement du réseau formé (le réseau formé doit être présent dans l'espace de travail MATLAB). Programme Reconnaissance_J.m génère un vecteur bruité pour la lettre J et reconnaît la lettre. Fonction Randon génère un nombre pseudo-aléatoire distribué selon une loi normale avec une espérance mathématique nulle et un écart type unitaire. Nombre aléatoire avec espérance mathématique m et écart type d obtenu par la formule m+randn*d(dans un programme m=0, d=0,2).
bruyantJ = alphabet(:,10)+randn(35,1) * 0,2;
plotchar(noisyJ);
disp("Caractère bruyant. Appuyez sur Entrée");
A2 = netn(noisyJ);
A2 = compétition(A2);
ns = trouver(A2 == 1);
disp("Symbole reconnu");
plotchar(alphabet(:,ns));
Le programme affiche le numéro de la lettre reconnue, le motif bruyant de la lettre (Fig. 2.25) et le motif de la lettre reconnue (2.26).
Riz. 2.25. Modèle de lettre bruyante
Riz. 2.26. Modèle de lettre reconnu
Ainsi, les programmes considérés démontrent les principes de reconnaissance d'images à l'aide de réseaux de neurones. La formation du réseau sur divers ensembles de données bruyantes a permis au réseau d'être entraîné à travailler avec des images déformées par le bruit.
Tâches
1. Faites tous les exemples donnés.
2. Expérience de reconnaissance de différentes lettres
3. Étudier l'effet du bruit dans les programmes sur la précision de la reconnaissance des caractères.
Rapprochement de la fonction
