Detección de patrones escriturales en imágenes del texto manuscrito

Abstract

El análisis neuroescritural (o grafológico) corresponde al proceso de estudio mediante el cual un perito en la materia detecta una serie de características de un texto manuscrito y las interpreta para inferir características de la personalidad del autor del mismo. El presente trabajo busca automatizar el proceso de un análisis neuroescritural para disminuir el tiempo que se requiere para llevarlo a cabo. Más concretamente, el objetivo general de este proyecto es: detectar automáticamente patrones grafológicos a partir de imágenes de texto manuscrito, mediante un sistema computacional usando técnicas de procesamiento de imágenes. Para abordar este desafío, se propone una primera etapa de estudio de la situación actual y de análisis de los requisitos que debe satisfacer el sistema. Posteriormente, se realiza un diseño del mismo basado en tres componentes principales: un sistema de backend para realizar el procesamiento de imágenes; una plataforma web de interacción con el backend, para ejecutar el análisis e incluir información adicional; y otro sistema web para proveer acceso a clientes que soliciten la realización de un análisis. A continuación, se construye un conjunto de algoritmos capaces de detectar características grafológicas y se implementan de acuerdo al diseño propuesto utilizando la biblioteca OpenCV en el backend. Mientras que para el frontend se utiliza un framework de desarrollo web siguiendo el paradigma MVC. Como resultado de esta fase, se logra construir un sistema funcional en sus tres componentes y se procede a evaluarlo de acuerdo a la calidad de las detecciones realizadas. Con muestras analizadas manualmente por un experto, se evalúa la calidad de la detección automática de 15 patrones distintos, obteniéndose, para cada algoritmo, clasificaciones acertadas en al menos un 86 % de los casos analizados. Sin embargo, debido a sesgos detec- tados en los datos de las muestras analizadas, se requerirá obtener más datos para asegurar la efectividad de todos los algoritmos propuestos en cualquier escenario. Por último, se puede concluir que el sistema genera una precisa clasificación agregada a nivel de competencias, coincidiendo totalmente con el análisis realizado por el experto neuroescritural en 14 de los 15 casos de evaluación.