Acest proiect nu se pretinde a fi primul din lume și nu este considerat un concurent FineReader, dar sper că ideea de recunoaștere a modelelor de caractere folosind caracteristica Euler va fi nouă.

Introducere în caracteristica lui Euler a unei imagini.

Ideea de bază este că luăm o imagine alb-negru și presupunând că 0 este un pixel alb și 1 este un pixel negru, atunci întreaga imagine va fi o matrice de zerouri și unu. În acest caz, o imagine alb-negru poate fi reprezentată ca un set de fragmente de 2 cu 2 pixeli, toate combinațiile posibile sunt prezentate în figură:

Pe fiecare imagine pic1, pic2,... este afișat un pătrat roșu al pasului de numărare din algoritm, în interiorul căruia unul dintre fragmente F din poza de mai sus. La fiecare pas, fiecare fragment este însumat, ca rezultat pentru imagine Original obţinem mulţimea: , în continuare se va numi caracteristica Euler a imaginii sau mulţimea caracteristică.

COMETARIU:în practică, valoarea F0 (pentru o imagine Originală, această valoare este 8) nu este utilizată, deoarece este fundalul imaginii. Prin urmare, vor fi utilizate 15 valori, începând de la F1 la F15.

Proprietățile lui Euler caracteristice unei imagini.

1. Valoarea setului de caracteristici este unică, cu alte cuvinte, nu există două imagini cu aceeași caracteristică Euler.
2. Nu există un algoritm de conversie de la setul de caracteristici la imaginea originală, singura cale- este exagerat.

Ce este algoritmul de recunoaștere a textului?

Ideea recunoașterii literelor este că precalculăm caracteristica Euler pentru toate caracterele alfabetului limbii și salvăm aceasta în baza de cunoștințe. Apoi, pentru părți ale imaginii recognoscibile, vom calcula caracteristica Euler și o vom căuta în baza de cunoștințe.

Etapele recunoașterii:

1. Imaginea poate fi atât alb-negru, cât și color, așa că primul pas este să aproximați imaginea, adică să obțineți alb-negru din ea.
2. Facem o trecere pixel cu pixel prin întreaga imagine pentru a găsi pixeli negri. Când se găsește un pixel umplut, se lansează o operațiune recursivă pentru a căuta toți pixelii umpluți adiacente celui găsit și a celor următori. Ca rezultat, vom obține un fragment al imaginii, care poate fi fie un personaj întreg, fie o parte a acestuia, fie „gunoi” care ar trebui aruncat.
3. După găsirea tuturor părților neînrudite ale imaginii, se calculează caracteristica Euler pentru fiecare.
4. Apoi, analizatorul intră în lucrare, care, trecând prin fiecare fragment, determină dacă valoarea caracteristicii lui Euler se află în baza de cunoștințe. Dacă găsim o valoare, atunci considerăm că acesta este un fragment recunoscut al imaginii, în caz contrar îl lăsăm pentru studiu suplimentar.
5. Părțile nerecunoscute ale imaginii sunt supuse analizei euristice, adică încerc să găsesc cele mai multe valoare adecvatăîn baza de cunoștințe. Dacă nu a fost posibil să se găsească, atunci se încearcă să „lipească” fragmentele din apropiere și să caute rezultatul în baza de cunoștințe. Pentru ce este „legarea”? Faptul este că nu toate literele constau dintr-o singură imagine continuă, să spunem „!” Semnul exclamării conține 2 segmente (o baghetă și un punct), așa că înainte de a-l căuta în baza de cunoștințe, trebuie să calculați valoarea totală a caracteristicii Euler din ambele părți. Dacă, chiar și după lipirea cu segmente învecinate, nu a putut fi găsit un rezultat acceptabil, atunci fragmentul este considerat gunoi și omis.

Compoziția sistemului:

1. Bază de cunoștințe- un fișier sau fișiere create inițial de mine sau de altcineva, care conțin seturi de caractere caracteristice și necesare pentru recunoaștere.
2. Miez- contine principalele functii care realizeaza recunoasterea
3. Generator- un modul pentru crearea unei baze de cunoștințe.

ClearType și anti-aliasing.

Deci, la intrare avem o imagine recognoscibilă, iar scopul este să o facem alb-negru, potrivită pentru începerea procesului de recunoaștere. S-ar părea, ceea ce ar putea fi mai simplu, considerăm toți pixelii albi ca 0, iar restul ca 1, dar nu totul este atât de simplu. Textul din imagine poate fi anti-alias sau nu. Caracterele cu antialias arată netede și fără colțuri, în timp ce cele fără antialias vor arăta pe monitoarele moderne cu pixeli vizibili ochiului de-a lungul conturului. Odată cu apariția ecranelor LCD (cu cristale lichide), au fost create ClearType (pentru Windows) și alte tipuri de anti-aliasing, care profită de caracteristicile matricei monitorului. Schimbă culorile pixelilor imaginii text, după care arată mult mai „moale”. Pentru a vedea rezultatul netezirii, puteți introduce o literă (sau text), de exemplu mpaint, măriți și textul dvs. s-a transformat într-un fel de mozaic multicolor.

Ce s-a întâmplat? De ce vedem un simbol obișnuit la scară mică? Ne înșală ochii? Cert este că pixelul monitorului LCD nu este format dintr-un singur pixel care poate lua culoarea dorită, ci din 3 subpixeli a 3 culori, care sunt suficienți pentru a obține culoarea dorită. Prin urmare, scopul ClearType este de a obține textul cel mai plăcut pentru ochi folosind funcția matricei monitorului LCD, iar acest lucru este realizat folosind randarea subpixeli. Cine are o „Lupă” poate, în scopul experimentului, să mărească orice loc de pe ecran și să vadă matricea ca în imaginea de mai jos.

Figura prezintă un pătrat de 3x3 pixeli matrice LCD.

Atenţie! Această caracteristică face dificilă obținerea unei imagini alb-negru și afectează foarte mult rezultatul, deoarece nu face întotdeauna posibilă obținerea aceleiași imagini, a cărei caracteristică Euler este stocată în baza de cunoștințe. Astfel, diferența dintre imagini face necesară efectuarea unei analize euristice, care poate să nu aibă întotdeauna succes.

Obținerea unei imagini alb-negru.

Algoritmii de conversie a culorii în alb-negru găsiți pe Internet nu mi s-au potrivit cu calitatea. După aplicarea lor, imaginile simbolurilor supuse redării sub-pixel au devenit diferite ca lățime, au apărut rupturi în rândurile de litere și gunoaie de neînțeles. Drept urmare, am decis să obțin o imagine alb-negru analizând luminozitatea unui pixel. Negrul considera toți pixelii mai luminoși (mai mare decât valoarea) cu 130 de unități, restul sunt albi. Aceasta metoda nu este ideal și duce totuși la un rezultat nesatisfăcător dacă luminozitatea textului se modifică, dar cel puțin a primit imagini similare cu valorile din baza de cunoștințe. Implementarea poate fi vizualizată în clasa LuminosityApproximator.

Bază de cunoștințe.

Ideea inițială de a completa baza de cunoștințe a fost astfel încât pentru fiecare literă a limbii să calculez caracteristica Euler a imaginii rezultate a simbolului pentru 140 de fonturi care sunt instalate pe computerul meu (C:\Windows\Fonts), adăugați toate tipurile de font (Regular, Gras, cursive) și mărimi de la 8 la 32, astfel voi acoperi toate, sau aproape toate, variațiile de litere și baza va deveni universală, dar din păcate s-a dovedit a nu fi atât de bună pe cât pare. Cu aceste condiții, am primit asta:

1. Fișierul bazei de cunoștințe s-a dovedit a fi destul de mare (aproximativ 3 megaocteți) pentru rusă și de limba engleză. În ciuda faptului că caracteristica Euler este stocată ca un șir simplu de 15 cifre, iar fișierul în sine este o arhivă comprimată (DeflateStream), care este apoi dezambalată în memorie.
2. Îmi ia aproximativ 10 secunde pentru a deserializa baza de cunoștințe. În același timp, a avut de suferit și timpul de comparare a seturilor de caracteristici. Funcția pentru calcularea GetHashCode() nu a putut fi găsită, așa că a trebuit să compar bit cu bit. Și comparativ cu o bază de cunoștințe de 3-5 fonturi, timpul de analiză a textului cu o bază de date de 140 de fonturi a crescut de 30-50 de ori. În același timp, aceleași seturi de caracteristici nu sunt salvate în baza de cunoștințe, în ciuda faptului că unele caractere din fonturi diferite pot arăta la fel și pot fi similare, chiar dacă există, de exemplu, 20 și 21 de fonturi.

Prin urmare, a trebuit să creez o mică bază de cunoștințe care să intre în interiorul modulului Core și să facă posibilă testarea funcționalității. Există o problemă foarte serioasă la umplerea bazei. Nu toate fonturile afișează corect caracterele mici. Să presupunem că caracterul „e” atunci când este redat în 8 mărimi de font numit „Franklin Gothic Medium” se obține astfel:

Și nu prea seamănă cu originalul. Mai mult, dacă îl adăugați la baza de cunoștințe, atunci acesta va înrăutăți mult rezultatele euristicii, deoarece induce în eroare analiza simbolurilor similare cu aceasta. D Acest caracter a fost obținut în fonturi diferite pentru litere diferite. Procesul de completare a bazei de cunoștințe în sine trebuie controlat astfel încât fiecare imagine a unui simbol, înainte de a fi salvată în baza de cunoștințe, să fie verificată de către o persoană pentru conformitatea cu scrisoarea. Dar, din păcate, nu am atâta energie și timp.

Algoritm de căutare a simbolurilor.

Voi spune imediat că inițial am subestimat această problemă cu căutarea și am uitat că personajele pot consta din mai multe părți. Mi s-a părut că, în cursul trecerii pixel cu pixel, voi întâlni un simbol, voi găsi părțile acestuia, dacă există, le voi combina și le voi analiza. O trecere normală ar arăta astfel, găsesc litera „H” (În baza de cunoștințe) și consider că toate caracterele de sub punctul de sus și de deasupra punctului de jos aparțin liniei curente și ar trebui analizate împreună:

Dar aceasta este o situație ideală, în timp ce în cursul recunoașterii am avut de-a face cu imagini rupte, care, pe lângă toate, ar putea avea o cantitate uriașă de gunoi situată lângă text:

În această imagine, cuvintele „da” vor încerca să explice complexitatea analizei. Vom presupune că acesta este un șir complet, dar în același timp b13 și i6 sunt fragmente de gunoi ca rezultat al aproximării. Caracterului „y” îi lipsește un punct și niciunul dintre caractere nu este prezent în baza de cunoștințe pentru a spune cu certitudine că avem de-a face cu o linie de text de la „c” la „i” a liniei. Și înălțimea liniei este foarte importantă pentru noi, deoarece pentru lipire trebuie să știm cât de mult trebuie „lipite” și analizate cele mai apropiate fragmente. La urma urmei, poate exista o situație în care, din neatenție, începem să lipim caracterele a două șiruri, iar rezultatele unei astfel de recunoașteri vor fi departe de a fi ideale.

Euristică în analiza modelelor.

Ce este o euristică în recunoașterea imaginii? Acesta este procesul prin care un set de caracteristici care nu este prezent în baza de cunoștințe este recunoscut ca litera corectă a alfabetului. M-am gândit mult timp cum să analizez și, ca rezultat, cel mai de succes algoritm s-a dovedit a fi acesta:

1. Găsesc toate seturile caracteristice în baza de cunoștințe care au cel mai mare număr valorile F fragmente se potrivește cu imaginea de recunoscut.
2. În continuare, selectez doar acele seturi de caracteristici care au o diferență de cel mult +- 1 unitate cu imaginea recunoscută prin valorile F inegale ale fragmentului: -1< F < 1. И это все подсчитывается для каждой буквы алфавита.
3. Apoi găsesc simbolul care are cel mai mare număr apariții. Considerând-o rezultatul analizei euristice.

Acest algoritm nu oferă cele mai bune rezultate pe imagini cu caractere mici (dimensiunea fontului 7 - 12) . Dar se poate datora faptului că baza de cunoștințe conține seturi de caracteristici pentru imagini similare cu simboluri diferite.

Exemplu de utilizare în C#.

Un exemplu de început al imaginii de recunoaștere a imaginii. Variabila rezultat va conține textul:

var recognitor = new TextRecognizer(container); varreport = recognitor.Recognize(imagine); // text brut. var rezultat = raport.RawText(); // Lista tuturor fragmentelor și starea de recunoaștere pentru fiecare dintre ele. var fragments = raport.Simboluri;

Proiect demonstrativ.

Pentru o demonstrație vizuală a lucrării, am scris WPF Apendice. Este lansat dintr-un proiect numit " Qocr.Application.Wpf„. Un exemplu de fereastră cu rezultatul recunoașterii este mai jos:

Pentru a recunoaște o imagine, aveți nevoie de:

• prese "Imagine noua" selectează o imagine pentru recunoaștere
• Folosind modul " alb-negru" puteți vedea ce imagine va fi analizată. Dacă vedeți o imagine de calitate extrem de scăzută, atunci nu vă așteptați la rezultate bune. Pentru a îmbunătăți rezultatele, puteți încerca să scrieți singur un convertor de imagini color în alb-negru.
• Alegeți o limbă "Limba".
• Clicurile recunosc "Recunoaşte".

Toate fragmentele de imagine ar trebui să fie marcate cu un chenar portocaliu sau verde.
Exemplu de recunoaștere a textului în limba engleză:

Este necesară crearea unei rețele neuronale pentru a recunoaște 26 de litere ale alfabetului latin. Vom presupune că există un sistem de citire a caracterelor, care reprezintă fiecare caracter sub forma unei matrice. De exemplu, caracterul A poate fi reprezentat așa cum se arată în Fig. 2.22.

Orez. 2.22. Reprezentarea simbolului

Sistemul real de citire a caracterelor nu funcționează perfect, iar personajele în sine diferă ca stil. Prin urmare, de exemplu, pentru simbolul A, unitățile pot fi localizate în celule greșite, așa cum se arată în Fig. 2.22. În plus, pot apărea valori diferite de zero în afara conturului caracterului. Celulele corespunzătoare conturului simbolului pot conține alte valori decât 1. Vom numi toate distorsiunile zgomot.

MATLAB are o funcție prprob, care returnează o matrice , a cărei coloană reprezintă o matrice scrisă ca un vector care descrie litera corespunzătoare (prima coloană descrie litera A, a doua coloană descrie litera B și așa mai departe). Funcţie prprob returnează, de asemenea, o matrice țintă de dimensiune , a cărei coloană conține câte un 1 în rândul corespunzător numărului literei, elementele rămase ale coloanei fiind zero. De exemplu, prima coloană corespunzătoare literei A conține 1 în primul rând.

Exemplu. Definiți un șablon pentru litera A (program Template_A.m).

Șablon % pentru litera A

Prprob;

i=1; % număr de litere A

v=alfabet(:,i); % vector corespunzător literei A

template=reshape(v, 5,7)";

Pe lângă funcția deja descrisă prprob funcțiile utilizate în program remodelează, care formează matricea , iar după transpunere - (asigurați-vă că este imposibil să formați imediat matricea ), și funcția plotchar, care desenează cele 35 de elemente ale vectorului sub formă de rețea. După rularea programului Template_A.m obținem matricea șablonși șablonul litera A așa cum se arată în fig. 2.23.

Orez. 2.23. S-a format litera A model

Pentru a recunoaște literele alfabetului latin, este necesar să construiți o rețea neuronală cu 35 de intrări și 26 de neuroni în stratul de ieșire. Să luăm numărul de neuroni din stratul ascuns egal cu 10 (un astfel de număr de neuroni a fost ales experimental). Dacă există dificultăți în timpul antrenamentului, atunci numărul de neuroni de acest nivel poate fi crescut.

Rețeaua de recunoaștere a modelelor este construită de funcție patternnet. Vă rugăm să rețineți că atunci când creați o rețea, numărul de neuroni din straturile de intrare și de ieșire nu este specificat. Acești parametri sunt implicit setați la antrenamentul rețelei.

Luați în considerare un program pentru recunoașterea literelor alfabetului latin Char_recognition.m

% program de recunoaștere a alfabetului latin

Prprob; % Formarea vectorilor de intrare și țintă

dimensiune(alfabet);

dimensiune (ținte);

% Crearea rețelei

Tren(net,P,T);

% Antrenament în prezența zgomotului

P = ;

Tren(netn,P,T);

Tren(netn,P,T);

% Test de rețea

noise_rage=0:0.05:0.5; % Matrice de niveluri de zgomot (abateri standard ale zgomotului

pentru noiselevel=noise_rage

pentru i=1:max_test

% Test pentru rețea 1

% Test pentru rețea 2

title("Eroare de rețea");

xlabel(„Nivelul de zgomot”);

ylabel("procent de eroare");

Operator = prprob; formează o matrice de vectori de intrare alfabet dimensiune cu modele de caractere alfabetice și o serie de vectori țintă tinte.

Rețeaua este creată de operator net=patternnet. Să acceptăm setările implicite de rețea. Rețeaua este antrenată mai întâi în absența zgomotului. Rețeaua este apoi antrenată pe 10 seturi de vectori ideali și zgomotoși. Sunt utilizate două seturi de vectori ideali, astfel încât rețeaua să păstreze capacitatea de a clasifica vectorii ideali (fără zgomot). După antrenament, rețeaua „a uitat” cum să clasifice unii dintre vectorii fără zgomot. Prin urmare, rețeaua ar trebui antrenată din nou pe vectori ideali.

Următorul fragment de program efectuează antrenament în absența zgomotului :

% Antrenament în rețea în absența zgomotului

Tren(net,P,T);

disp("Instruirea rețelei în absența zgomotului este finalizată. Apăsați Enter");

Antrenamentul în prezența zgomotului se realizează folosind două copii ideale și două copii zgomotoase ale vectorilor de intrare. Zgomotul a fost simulat prin numere pseudo-aleatoare distribuite normal cu medie zero și abatere standard de 0,1 și 0,2. Antrenamentul în prezența zgomotului produce următorul fragment de program:

% Antrenament în prezența zgomotului

netn = net; % retenție a rețelei instruite

T = ;

P = ;

Tren(netn,P,T);

disp("Instruirea rețelei în prezența zgomotului este finalizată. Apăsați Enter");

Deoarece rețeaua a fost antrenată în prezența zgomotului, este logic să repetați antrenamentul fără zgomot pentru a asigura clasificarea corectă a vectorilor ideali:

% Recalificare în absenţa zgomotului

Tren(netn,P,T);

disp("Reinstruirea rețelei în absența zgomotului este finalizată. Apăsați Enter");

Rețeaua a fost testată pentru două structuri de rețea: rețeaua 1 antrenată pe vectori ideali și rețeaua 2 antrenată pe secvențe zgomotoase. Zgomotul cu o valoare medie de 0 și o abatere standard de la 0 la 0,5 cu un pas de 0,05 a fost adăugat vectorilor de intrare. Pentru fiecare nivel de zgomot, s-au format 10 vectori zgomotoși pentru fiecare simbol și s-a calculat ieșirea rețelei (este de dorit să crească numărul de vectori zgomotoși, dar acest lucru va crește semnificativ timpul de rulare a programului). Rețeaua este antrenată să formeze unul în singurul element al vectorului de ieșire a cărui poziție corespunde numărului literei recunoscute și să umple restul vectorului cu zerouri. Ieșirea rețelei nu va forma niciodată un vector de ieșire format din exact 1 și 0. Prin urmare, în condiții de zgomot, vectorul de ieșire este procesat de funcție concurează, care transformă vectorul de ieșire astfel încât cea mai mare ieșire să fie setată la 1 și toate celelalte ieșiri să fie setate la 0.

Fragmentul de program corespunzător arată astfel:

% Efectuați testul pentru fiecare nivel de zgomot

pentru noiselevel=noise_rage

pentru i=1:max_test

P=alfabet+randn(35, 26)*nivel de zgomot;

% Test pentru rețea 1

erori1=erori1+sumă(sumă(abs(AA-T)))/2;

% Test pentru rețea 2

erori2=erori2+sumă(sumă(abs(AAn-T)))/2;

% Valori medii de eroare (max_test secvențe de 26 de vectori țintă)

retea1=;

rețea2=;

plot(furie_zgomot, rețea1*100, furie_zgomot, rețea2*100);

title("Eroare de rețea");

xlabel(„Nivelul de zgomot”);

ylabel("procent de eroare");

legenda("Vectori de intrare ideali","Vectori de intrare zgomotoși");

disp("Testul finalizat");

La calcularea erorii de recunoaștere, de exemplu, errors1=errors1+sum(sum(abs(AA-T)))/2, se ține cont că în cazul recunoașterii incorecte, două elemente ale vectorului de ieșire și vectorului țintă nu se potrivesc, prin urmare, la calcularea erorii, se efectuează împărțirea cu 2 Sum sum(abs(AA-T)) calculează numărul de elemente nepotrivite pentru o singură instanță. sum(sum(abs(AA-T))) calculează numărul de elemente nepotrivite din toate exemplele.

În Fig. 2.24. Din fig. 2.24 se poate observa că rețeaua antrenată pe imagini zgomotoase dă o mică eroare, iar rețeaua nu a putut fi antrenată pe vectori de intrare ideali.

Orez. 2.24. Erori de rețea în funcție de nivelul de zgomot

Să verificăm funcționarea rețelei antrenate (rețeaua instruită trebuie să fie prezentă în spațiul de lucru MATLAB). Program Recunoaștere_J.m generează un vector zgomotos pentru litera J și recunoaște litera. Funcţie randn generează un număr pseudo-aleatoriu distribuit conform legii normale cu așteptare matematică zero și abatere standard unitară. Număr aleatoriu cu așteptări matematice mși abaterea standard d obtinut prin formula m+randn*d(într-un program m=0, d=0,2).

noisyJ = alphabet(:,10)+randn(35,1) * 0,2;

plotchar(noisyJ);

disp("Simbol zgomotos. Apăsați Enter");

A2 = netn(zgomotosJ);

A2 = concurenta(A2);

ns = găsi (A2 == 1);

disp("Personaj recunoscut");

plotchar(alfabet(:,ns));

Programul emite numărul literei recunoscute, șablonul de litere zgomotoase (Fig. 2.25) și șablonul de litere recunoscute (2.26).

Orez. 2.25. Șablon de scrisoare zgomotos

Orez. 2.26. Model de litere recunoscut

Astfel, programele luate în considerare demonstrează principiile recunoașterii imaginilor folosind rețele neuronale. Antrenarea rețelei pe diferite seturi de date zgomotoase a făcut posibilă antrenarea rețelei să lucreze cu imagini distorsionate de zgomot.

Sarcini

1. Faceți toate exemplele date.

2. Recunoașterea experienței diverse litere

3. Investigați efectul zgomotului din programe asupra acurateței recunoașterii caracterelor.

Aproximarea funcției

Exercițiu de recunoaștere a scrisorilor. Diverse niveluri de dificultate. Scrisoarea este mascata de zgomot. Uneori trebuie să fii iute la minte pentru a înțelege prin eliminare ce fel de scrisoare a fost în sarcină.

Învățarea copiilor să citească și literele alfabetului rus. Ce literă este afișată? Alegeți răspunsul corect din dreapta.

Ce literă este ascunsă. Joc online pentru dezvoltare timpurie copii. Recunoașterea literelor alfabetului rus

Cum să înveți literele alfabetului rus

Adesea, literele alfabetului rus încep să fie predate în ordine, așa cum este scris în primer. De fapt, literele trebuie învățate în ordinea frecvenței lor de utilizare. Vă dau un mic indiciu - literele din centrul tastaturii sunt folosite mai des decât cele de la periferie. Prin urmare, mai întâi trebuie să memorați A, P, R, O .... și să plecați la o gustare precum Y, X, F, W...

Ce este mai bine - să înveți un copil să citească litere sau silabe

Mulți profesori predau în silabe deodată. Vă sugerez să ocoliți această mică problemă și, în loc să învățați silabe, să jucați jocuri online. Deci copilul învață și se joacă în același timp. Mai degrabă, i se pare că joacă și în același timp repetă involuntar sunetele necesare.

Avantajul jocurilor online este că, dacă nu ai pronunțat corect nicio literă, atunci simulatorul îți va repeta cu răbdare răspunsul dorit până când îți amintești.

Alfabetele ajută la învățarea literelor. De ce amorsele de hârtie sunt încă folosite în practica didactică

În mod tradițional, amorsele de hârtie sunt folosite pentru a preda literele. Beneficiile lor sunt incontestabile. Dacă aruncați versiunea de hârtie pe podea, atunci nu vă puteți teme că dispozitivul se va rupe. Primerele pot fi deschise pe o anumită pagină și plasate într-un loc vizibil. Toate acestea nu sunt în dispozitive electronice.

Cu toate acestea, simulatoarele de citire programabile au și anumite avantaje, de exemplu, pot vorbi, spre deosebire de omologii de hârtie. Prin urmare, pot fi recomandate atât sursele de hârtie, cât și cele electronice.

Faceți exerciții online ajută la memorarea literelor

Accentul principal atunci când utilizați jocuri electronice și online este că o persoană repetă involuntar aceeași informație de multe ori. Cu cât există mai des o repetare, cu atât mai ferm informația este introdusă în conștiință și creier. Prin urmare, exercițiile online sunt un plus foarte util la cuburile tradiționale și cărțile de hârtie.

La ce vârstă trebuie trimis un copil la centrele de învățământ

Rata de creștere este diferită. De obicei. fetele până la o anumită vârstă sunt înaintea băieților în dezvoltare. Fetele încep să vorbească mai devreme, sunt mai orientate social și mai predispuse la învățare. baietii, dimpotriva, sunt adesea mari autisti – care merg pe cont propriu. Din aceasta se poate concluziona că fetele învață să citească puțin mai devreme decât băieții. Dar, aceasta este doar o schemă externă. Fiecare copil este individual și pregătirea lui pentru învățare poate fi testată în practică. Copilului îi place să meargă la cursuri? îi rămâne ceva în minte după ce a dezvățat?

Poate încearcă să studiezi singur, mai ales că mersul cu autobuzul necesită timp și nimeni nu-ți înțelege copilul mai bine decât mama și tata.

Ce să faci dacă copilul nu își amintește literele

Învățarea este grea. Și nu contează dacă este un adult sau un copil. Învățarea este foarte, foarte dificilă. În plus, copiii învață doar în joc. Un alt fapt este că, pentru a învăța ceva, trebuie să exersezi sau să-l repeți de multe ori. Prin urmare, nu este de mirare că copiii își amintesc foarte prost literele.

Există un număr separat de copii care încep să vorbească târziu și în același timp confundă nu numai literele, ci și sunetele. cu acești tipi trebuie să desenați litere împreună, să folosiți toate materialele posibile pentru asta și cereale și chibrituri și pietricele, creioane - tot ce este la îndemână. Desenează-te - cere-i copilului să repete.

Puteți efectua dictate grafice, puteți juca desen și repeta.

Ce să faci dacă bebelușul confundă literele, de exemplu, D și T

Dacă un copil confundă literele, înseamnă că este prea devreme pentru a trece la citirea cuvintelor. Du-te înapoi și repetă literele. Adesea, copiii confundă literele vocale cu cele nevocate sau similare în ortografie, de exemplu, P și R. Exersarea repetiției poate ajuta. De exemplu, puteți sculpta litere împreună, puteți face litere din corp, de exemplu, extinzându-vă brațele în lateral pentru a reprezenta litera T.

Cum să înveți un copil să memoreze litere dacă nu vrea

repetiția este mama învățării. Repetați literele în cuvinte, repetați literele în silabe, încercați să ghiciți literele. Lăsați copilul să scrie scrisoarea și voi încercați să ghiciți. Și, puteți face asta invers - încercați să faceți o scrisoare din boabe de orez, iar fiul sau fiica voastră va ghici așa ce fel de scrisoare este. Puteți scrie cu un băț în nisip.

De ce litera nu se pronunță corect. Cum să înveți un copil să pronunțe literele clar și clar?

Lacunele pot fi la nivel de fiziologie. Persoana nu se aude corect. sau crede că vorbește corect. este foarte ușor să verificați acest lucru - doar înregistrați conversația pe un înregistrator de voce și lăsați copilul să o citească.

Poate fi și o lipsă elementară de pregătire. Oameni diferiți au nevoie de un număr diferit de ori pentru a repeta informațiile înainte de a fi amintite, iar copilul nu face excepție. Trebuie repetat de multe ori și în diferite situații înainte de a începe să pronunțe corect literele și sunetele.

Ceea ce trebuie remarcat este că copiii trebuie iubiți și tratați periodic. Nu începeți procesele.

Cum să-ți înveți copilul alfabetul pentru a se pregăti pentru școală

Trebuie să ai de-a face cu copiii forma de joc. Așa cum se spune pe acest site. Un alt secret al învățării este să o faci în porții mici. Copiii nu-și pot reține atenția mai mult de 5 minute. Prin urmare, este pur și simplu inutil să studiezi mai mult.

Cu ce ​​litere ai nevoie pentru a începe să memorezi alfabetul?

Trebuie să începeți să memorați litere cu litere utilizate în mod obișnuit. Al doilea secret este să memorezi literele care compun numele copilului, numele mamei și al tatălui, poți adăuga la aceste cuvinte numele fratelui și surorii tale, bunici. Acestea sunt numele mele preferate.

Apropo, dacă înveți să tastezi orbește, atunci primul cuvânt cu care trebuie să începi antrenamentul să tastezi este din nou numele și prenumele tău.

Trebuie să rețin bebelușului literele alfabetului englez

Cunoașterea alfabetului englez nu strica. La școală, ei nu studiază alfabetul, ci încep imediat să citească, lăsând alfabetul la mila părinților. este de remarcat, de asemenea, că literele engleze mari și mici arată diferit și trebuie memorate. Dacă copilul tău a început să vorbească târziu, atunci cel mai probabil, memorarea literelor latine va fi o problemă pentru el.

Este posibil să înveți un copil să citească imediat cu cuvinte

Rusa scrisă arată la fel ca rusă vorbită, spre deosebire de engleză sau franceză, deci memorează cuvinte

Cum să vă amintiți numerele pentru un preșcolar

Desenați numere, numărați bețe, când mergeți numărați mașini roșii și albe, numărați cine umblă pe stradă mai mulți bărbați sau femei. Transformă totul într-un joc.

Încercați să scrieți singur textul - nu numai că va dura mult timp, dar nici nu arată așa cum vorbim de fapt. Adulții nu scriu, cu excepția cazului în care cuvântul este necunoscut sau limbă străină. Apoi, ca să-l audă, l-au citit încet și cu atenție pronunțând cuvintele.

De ce un preșcolar uită scrisorile. Învață să citești în jocuri

De ce puștiul uită literele, deși le-a învățat ieri

De obicei, un copil își amintește cu ușurință unele litere, și nu atât de altele. Rolul unui adult este de a observa ceea ce nu funcționează pentru secția sa și de a oferi sarcini suplimentare.

Alte lucru important- regularitate. Întrucât pentru un copil toată învățarea este, sincer, înghesuială și repetiție, procesul de învățare ar trebui să fie astfel încât informația să se repete la anumite intervale.

Ebbinghaus (citiți mai multe despre asta pe Wikipedia) a studiat cât de repede sunt uitate informațiile fără sens pentru această persoană și a ajuns la concluzia că 40% din informații sunt uitate în primele douăzeci de minute. Și, dacă este imposibil să spunem exact ce înseamnă cutare sau cutare scrisoare, atunci acest lucru echivalează cu faptul că scrisoarea este complet necunoscută. Trebuie să existe o recunoaștere neechivocă de 100%.

Repetă, repetă, repetă

De exemplu, antrenați depozite (silabă, combinație de litere) PE, iar copilul a învățat mai mult sau mai puțin să recunoască și să citească combinația. Adăugați silaba DAR la sarcini și rugați-le să citească cuvintele care ajută la citirea literelor necunoscute copilului. Cu toate acestea, copilul poate face clic pe silabe el însuși și poate asculta citirea computerului.

iar cu o probabilitate de 0,1 - la clasa C 2 . Problema enunțată poate fi rezolvată cu ajutorul unui MSP cu N intrări și M ieșiri, antrenat să dea vectorul de ieșire c când intrarea este p.

În procesul de învățare, rețeaua construiește o mapare P → C. Nu este posibil să obțineți această mapare ca un întreg, dar puteți obține un număr arbitrar de perechi ( p → c) conectate prin cartografiere. Pentru un vector arbitrar p la intrare, putem obține probabilități aproximative de apartenență la clase la ieșire.

Se dovedește adesea că componentele vectorului de ieșire pot fi mai mici de 0 sau mai mari decât 1, iar a doua condiție (1) este îndeplinită doar aproximativ. Inexactitatea este o consecință a naturii analogice a rețelelor neuronale. Majoritatea rezultatelor obținute cu ajutorul rețelelor neuronale sunt inexacte. În plus, la antrenamentul rețelei, condițiile specificate impuse probabilităților nu sunt introduse direct în rețea, ci sunt conținute implicit în setul de date pe care este antrenată rețeaua. Acesta este al doilea motiv pentru incorectitudinea rezultatului.

Există și alte modalități de oficializare.

Vom reprezenta literele sub formă de bitmaps (Fig.).

Orez. . Imagine punctată.

Celulă-pixel întunecat din imagine îi corespunde I ij = 1, lumina - I ij = 0 . Sarcina este de a determina din imagine scrisoarea care a fost prezentată.

Să construim un IMM cu N i X Nj intrări, unde fiecare intrare corespunde unui pixel: x k = I ij . Luminozitățile pixelilor vor fi componentele vectorului de intrare.

Ca semnale de ieșire, alegem probabilitățile ca imaginea prezentată să corespundă unei litere date:

Rețeaua calculează rezultatul:

unde este ieșirea c 1 = 0,9 înseamnă, de exemplu, că este prezentată imaginea literei „A”, iar rețeaua este 90% sigură de acest lucru, ieșirea c 2 \u003d 0,1 - că imaginea corespundea literei „B” cu o probabilitate de 10% etc.

Există o altă modalitate: intrările rețelei sunt selectate în același mod, iar ieșirea este doar una, număr m scrisoarea prezentată. Rețeaua învață să dea sens m conform imaginii furnizate eu:

(eu ij) → m

În acest caz, dezavantajul este că literele care au m numere apropiate, dar imagini diferite pot fi confundate de rețea în timpul recunoașterii.