Detección y Clasificación del Trastorno de Disgrafía Utilizando un Algoritmo Mejorado de Optimización de Mariposa Adaptativa

La disgrafía, los temblores en el cerebro, impacta a los niños cuando se trata de aprender a escribir de manera típica; los niños simplemente no podrán aprender el currículo de escritura tradicional, y así, la expresión escrita sufre. Esta debilidad en la escritura deja a un estudiante en desventaja académica, así como su confianza. Para abordar esto, se desarrolló un nuevo conjunto de datos de tareas manuscritas en este documento, y se eligieron una amplia variedad de características para incorporar la mayor cantidad de información sobre la escritura a mano posible. El método propuesto R2CNN integra una red de refinamiento multitarea para la detección de cajas inclinadas de alta calidad y un RPN de Texto para predecir las regiones candidatas de texto. Utilizamos un parámetro de balance para la función de pérdida para resolver el problema de las categorías de entrenamiento desbalanceadas y prevenir el sobreajuste debido a la selección de características. Este estudio tuvo como objetivo discriminar la disgrafía utilizando estas características extraídas que involucran escritura a mano y geometría. La fase de aprendizaje de características del aprendizaje profundo de transferencia hace posible extraer y transferir características clave para detectar la disgrafía. Finalmente, para obtener una mejor precisión en la detección de la disgrafía, aplicamos el Algoritmo Mejorado de Optimización de Mariposa Adaptativa (EABOA) para optimizar los parámetros del modelo. Como mostraron los resultados, las imágenes manuscritas pueden ayudar a detectar la disgrafía en los niños en este trabajo. El enfoque propuesto en general logra una precisión del 99.2%, una precisión del 95.3%, un recall del 99.1% y un F1-score del 97.16%, respectivamente. Los resultados del proceso de recolección de datos indican que las muestras de texto manuscrito pueden ser utilizadas en este estudio para determinar si alguien tiene disgrafía.