Багатомодельний підхід для характеристики руху почерку людини

Анотація

Ця стаття присвячена характеристиці та моделюванню руху рукописного вводу людини з двох сигналів активності м’язів передпліччя, які називаються електроміографічними сигналами (ЕМГ). У цій роботі експериментальний підхід був використаний для запису координат кінчика пера, що рухається по (х, р) площинні та ЕМГ-сигнали під час дії почерку. Основна мета - розробити нову математичну модель, яка характеризує цей біологічний процес. На основі багатомодельного підходу ця система спочатку була розроблена для створення літер та геометричних форм, написаних різними письменниками. Рекурсивний алгоритм найменших квадратів використовується для оцінки параметрів кожної підмоделі мультимодельної основи. Моделювання показує хорошу узгодженість між прогнозованими результатами та записаними даними.

багатомодельний

Вступ

Почерк, вміння, пов’язане з людьми, вважається засобом розширення людської пам’яті та полегшення спілкування, полягає у перетворенні мови в її символічне зображення. Цей біологічний акт є індивідуальною характеристикою, яку можна впізнати незалежно від опор (стіл, цифровий планшет, папір тощо). Дійсно, письмо зберігається навіть тоді, коли ми пишемо з такими невідповідними сегментами тіла, як рот і стопа. Це вважається індивідуальною характеристикою.

Здатність підтримувати постійні форми, незважаючи на різницю в розмірі та типі слідів, може бути порушена або втрачена, змінивши умови письма, наприклад, правша (лівша) пише лівою рукою (права), людині, яка сидить незручно, або за рахунок збільшення або зменшення швидкості письма. Це також залежить від психологічних умов письменника та способу тримання пера [1, 2].

Для пояснення цього біологічного процесу глобальна узагальнена модель почерку, запропонована в [3], доводить, що положення кінчика пера виявляється за допомогою очей і передається в мозок для аналізу та порівняння з бажаним положенням. Нарешті, сигнали від активності м’язів передпліччя, які називаються електроміографічними сигналами (ЕМГ), надсилаються для виконання бажаного руху на письмовій поверхні.

Тому акт почерку пов’язаний з діяльністю м’язів передпліччя, наприклад, скороченням і розслабленням. Кожен рух м’язів відповідає певній схемі активації декількох м’язових волокон. Запис сигналів EMG може бути використаний для моделювання руху людського почерку.

Враховуючи важливість цього біологічного процесу, у 1962 р. Ван Дер Гон та його група розробили просту електромеханічну модель для характеристики руху почерку [4]. Тоді Макдональд [5] запропонував електронну версію, яка розглядала систему рукописного вводу як масу, що рухається у в’язкому середовищі. Модель, описану системою двох нелінійних диференціальних рівнянь другого порядку, була розроблена Ясухарою для інтеграції ефекту сили тертя між пером та поверхнею письма [6]. Нова лінійна модель, отримана з експериментальних даних, була запропонована Сано у 2003 р. [7]. Для характеристики процесу почерку пропонуються нетрадиційні підходи, засновані на концепціях штучних нейронних мереж та нечіткої логіки [8, 9]. Інші моделі, засновані на профілі швидкості, були представлені в [10, 11].

Складність та різні властивості процесу почерку пояснюють незадовільні результати, виявлені в попередніх дослідженнях.

Індивідуальна характеристика процесу рукописного вводу наводить на думку про мультимодельну структуру, яка представляє це делікатне явище, яке залежить від кількох внутрішніх та зовнішніх факторів, що впливають на створення графічних слідів.

Для того, щоб охарактеризувати процес рукописного вводу, у цій статті розглядається новий підхід до визначення математичного співвідношення між двома електроміографічними сигналами м’язів передпліччя та зміщенням кінчика пера на (х, р) площині.

На основі цього співвідношення в попередніх роботах пропонувались лінійні моделі рукописного вводу. Вони представили незадовільні результати через складність цього біологічного процесу [7, 10, 11].

Запропонована багатомодельна структура, яка розглядається як нелінійний підхід, характеризує написання конкретної людини з м’язової діяльності передпліччя незалежно від виду графічного сліду. Цей новий підхід є потужною технікою, що використовується для подолання труднощів, що виникають при складному та нелінійному моделюванні. Це дозволяє розкласти повну зону роботи розглянутого процесу на визначену кількість суб-операційних зон, у кожній із яких застосовується проста локальна модель. Оптимальні наступні параметри локальних моделей оцінюються за допомогою методу рекурсивних найменших квадратів [12–22].

У деяких додатках, таких як роботизований протез кисті, цей підхід може бути корисним для використання як частина конструкції або управління роботизованою рукою. Його можна використовувати навіть у військових цілях.

Решта цієї статті організована таким чином: Розділ. 2 описує постановку проблеми; Секта. 3 представлений експериментальний підхід, який дозволяє побудувати базу даних графічних слідів рукописного вводу. Нарешті, запропонований рукописний мультимодельний підхід запропонований у розділах. 4 і 5 представлені заключні перспективи.

Постановка проблеми

Використовуючи взаємозв'язок між двома інтегрованими ЕМГ-сигналами передпліччя та швидкістю кінчика пера х і р напрямків, Сано запропонував у [7] лінійну модель, виражену наступними формулами: