Suma de letras manuscritos

Servicio de cartas manuscritas

Hace un año y pico, pasé un semestre estudiando matemáticas en Moscú. Para mi sorpresa, en lugar de utilizar el glifo estándar “σ” para denotar la letra griega sigma, la gente escribía invariablemente un delta “δ” al revés (es decir, con la cola superior apuntando a la izquierda en lugar de a la derecha).

¿Alguien tiene alguna idea sobre el origen de esta práctica? No he podido descubrir nada al respecto. Mi mejor conjetura es que la cola de la “σ” normal se curvó de alguna manera hacia arriba y luego hacia atrás con el tiempo.

Edición: He adjuntado una ilustración de lo que quería decir con el delta “al revés”. Los glifos de “sigma ruso” y “delta griego” son distinguibles: son imágenes especulares el uno del otro. Además, he observado este peculiar estilo de σ en varios profesores de la universidad.

En mi experiencia personal (estudié en Moscú en matemáticas aplicadas) he visto a la gente escribir ambas versiones de sigma, pero la “rusa” era realmente más común. Y también hay un escenario bastante común, cuando el profesor primero escribe sigma con la cola corta, entonces alguien pregunta, qué letra es (o el escritor se da cuenta de sí mismo, que no es lo suficientemente claro), y luego se prolonga la cola hacia arriba para enfatizarlo. Como señaló @Matt, los matemáticos rusos no tienen un curso especial de caligrafía griega, por eso cada uno escribe según sus propias normas. Personalmente, para mí, la versión “rusa” se distingue incluso cuando se escribe muy mal, con proporciones distorsionadas, mientras que la griega es menos resistente a tales transformaciones. Tal vez, esta sea la razón.

Ejemplo de carta manuscrita

ResumenEl reconocimiento automático de la escritura a mano es un componente importante para muchas aplicaciones en diversos campos. Se trata de un problema difícil que ha recibido mucha atención en las últimas tres décadas. La investigación se ha centrado en el reconocimiento de la escritura manuscrita de las lenguas latinas. Se han realizado menos estudios para la lengua árabe. En este artículo, presentamos un nuevo conjunto de datos de letras árabes escritas exclusivamente por niños de 7 a 12 años que denominamos Hijja. Nuestro conjunto de datos contiene 47.434 caracteres escritos por 591 participantes. Además, proponemos un modelo de reconocimiento automático de la escritura a mano basado en redes neuronales convolucionales (CNN). Entrenamos nuestro modelo con Hijja, así como con el conjunto de datos de caracteres manuscritos árabes (AHCD). Los resultados muestran que el rendimiento de nuestro modelo es prometedor, alcanzando precisiones del 97% y el 88% en el conjunto de datos AHCD y el conjunto de datos Hijja, respectivamente, superando a otros modelos de la literatura.

ConclusiónEl reconocimiento automático de la escritura a mano es un problema difícil. En este trabajo, presentamos Hijja, un nuevo conjunto de datos para la escritura manuscrita árabe. Propusimos un modelo de aprendizaje profundo para reconocer las letras manuscritas. Nuestro modelo logró excelentes resultados en el conjunto de datos AHCD, y resultados prometedores en comparación con otros modelos en el conjunto de datos Hijja. Estábamos interesados en crear un conjunto de datos que pudiera utilizarse en aplicaciones de la vida real para ayudar a enseñar a los niños la escritura a mano, así como la ortografía. Hoy en día, muchos niños utilizan la tecnología y sus peculiaridades en cuanto a la escritura a mano son diferentes a las de los adultos. Por tanto, es poco probable que un sistema entrenado en la escritura de los adultos funcione igual de bien si lo utilizan los niños. Para paliar esta carencia, se recopiló el conjunto de datos Hijja y se puso a disposición de los investigadores. En el futuro, sería beneficioso estudiar los distintos modelos de aprendizaje automático que han tenido éxito en este conjunto de datos, como MLP, SVM y autocodificadores. Nuestro modelo puede utilizarse para reconocer la escritura árabe de los niños en cualquier aplicación que requiera esta función. Además, es capaz de reconocer la escritura árabe de los adultos. Puede utilizarse como parte de una cadena que segmenta letras árabes conectadas, para reconocer palabras completas. El modelo puede utilizarse en un entorno de aprendizaje por transferencia para reconocer caracteres en otros idiomas. Tenemos previsto incorporar nuestra red neuronal a una aplicación para niños que enseñe ortografía árabe.

El poder de una carta manuscrita

ResumenLa escritura a mano sigue siendo uno de los patrones más frecuentes con los que nos encontramos en la vida cotidiana. La escritura a mano ofrece una serie de problemas interesantes de clasificación de patrones, como el reconocimiento de la escritura a mano, la identificación del escritor, la verificación de la firma, la clasificación demográfica del escritor y el reconocimiento de la escritura, etc. La investigación de estos problemas y otros similares requiere la disponibilidad de muestras de escritura a mano para la validación de las técnicas y los algoritmos desarrollados. Al igual que cualquier otro ámbito científico, la comunidad de reconocimiento de la escritura a mano ha desarrollado un gran número de bases de datos estándar que permiten el desarrollo, la evaluación y la comparación de diferentes técnicas desarrolladas para una variedad de tareas de reconocimiento. Este artículo pretende ofrecer un estudio exhaustivo de las bases de datos de escritura manuscrita desarrolladas durante las dos últimas décadas. Además de las estadísticas de las bases de datos analizadas, también presentamos una comparación de estas bases de datos en una serie de dimensiones. También se discute la información de base de las bases de datos junto con las tareas que soportan. Se espera que este artículo no sólo permita a los investigadores del reconocimiento de la escritura manuscrita comparar objetivamente diferentes bases de datos, sino que también les proporcione la oportunidad de seleccionar la(s) base(s) de datos más apropiada(s) para la evaluación de sus sistemas desarrollados.

Ideas para cartas escritas a mano

Nadie puede negar que tecnologías como los mensajes de texto, el correo electrónico y las redes sociales han mejorado el mundo en muchos sentidos. Ofrecen rapidez y comodidad, crean un rastro de papel digital y son tremendamente útiles para las personas con una letra ilegible.  Por desgracia, a medida que estas tecnologías se han ido popularizando, las cartas escritas a mano se han ido quedando en el camino. Aunque cuesta más esfuerzo escribir una carta a mano, hay muchas ventajas que hacen que merezca la pena. Hoy nos adentramos en el arte de las cartas manuscritas, y esperamos que al final todo el mundo se sienta inspirado para escribir una carta a alguien especial.

¿Cuándo fue la última vez que recibió una carta manuscrita? ¿Tiene en algún lugar de su casa una colección de cartas preciadas de amigos y familiares? ¿Sus padres o abuelos le transmitieron cartas familiares importantes? Aunque cada vez son menos comunes, esperamos que las cartas escritas a mano no se extingan. Si hace tiempo que no escribes una carta a mano y temes haber olvidado las “reglas”, sigue estos consejos:

Eduardo José Cazorla