Deep Learning-Based Eye-Writing Recognition with Improved Preprocessing and Data Augmentation Techniques

تمهيد

تتيح تقنية تتبع العين التواصل للأفراد الذين يعانون صعوبات في التحكم العضلي، فتغدو أداة مساعدة ذات قيمة عالية في تحسين استقلاليتهم ومشاركتهم، غير أن الأنظمة التقليدية تعتمد على تخطيط كهربية العين أو أجهزة الأشعة تحت الحمراء، وهي دقيقة لكنها مكلفة وغازية وتتطلب تجهيزات خاصة، أما الأنظمة القائمة على الرؤية فتقدم بديلًا أيسر وصولًا لكنها لم تُستكشف بما يكفي للتعرف على الكتابة بالعين، وتزيد المشكلة تعقيدًا خاصية عدم الاستقرار الطبيعي لحركات العين واختلاف أساليب الكتابة بين الأفراد، إذ ينتجان أطوال إشارات غير متسقة تخفض دقة التعرف وتحد من الاستخدام العملي لأنظمة الكتابة بالعين، وهو ما تتصدى له الدراسة بمعالجة مسبقة مبتكرة ونموذج تعلم عميق هجين

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

هدفت الدراسة إلى تطوير منهج بصري جديد للتعرف على الكتابة بالعين يستخدم مجموعة بيانات ملتقطة بكاميرا الويب، وتتمثل مساهمتها المحورية في طريقة تطبيع طول قائمة على تحويل فورييه المنفصل توحّد طول كل عينة كتابة بالعين مع الحفاظ على خصائصها الطيفية الجوهرية، بما يضمن اتساق أطوال المدخلات ويحسن الكفاءة والمتانة معًا، ودمجت الدراسة نموذج تعلم عميق هجينًا يجمع بين الشبكات العصبية الالتفافية أحادية البعد والشبكات الالتفافية الزمنية لالتقاط السمات المكانية والزمنية للكتابة بالعين بصورة مشتركة، وأضافت تقنيات زيادة البيانات وتطبيع نقطة البداية لرفع متانة النموذج، وقُيّم النظام على مجموعة أرقام عربية جديدة ملتقطة بكاميرا الويب ومجموعتين معياريتين قائمتين، بأسلوب تحقق متقاطع يقوم على ترك مشارك واحد خارج التدريب في كل مرة

ثانيًا: أبرز النتائج

حقق النموذج دقة مقدارها 97.68 في المئة على مجموعة البيانات الجديدة الملتقطة بكاميرا الويب، ودقة مقدارها 94.48 في المئة على مجموعة كاتاكانا اليابانية، ودقة مقدارها 98.70 في المئة على مجموعة الأرقام العربية الملتقطة بتخطيط كهربية العين، متفوقًا بذلك على الأنظمة القائمة في المقارنات المجراة، وتدل هذه النتائج على أن تطبيع الطول القائم على تحويل فورييه المنفصل يعالج مشكلة تباين أطوال الإشارات دون إفقادها محتواها الطيفي المميز، وأن الجمع بين الالتفاف المكاني والالتفاف الزمني في نموذج واحد يمنح النظام قدرة متزامنة على قراءة شكل الحركة وتسلسلها، وأسهمت زيادة البيانات وتطبيع نقطة البداية في رفع المتانة إزاء اختلاف الأفراد وأساليب كتاباتهم، فتقدم الدراسة بذلك نظامًا كفؤًا للتعرف على الكتابة بالعين مدعومًا بتقنيات معالجة مسبقة متينة وبمجموعة بيانات جديدة ملتقطة بكاميرا الويب

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تفتح النتائج الباب أمام أنظمة تواصل مساعدة منخفضة الكلفة لا تتطلب سوى كاميرا ويب اعتيادية، بما يوسع وصول الأفراد ذوي صعوبات التحكم العضلي إلى أدوات تواصل فعالة في المنزل والمدرسة ومراكز التأهيل دون أجهزة متخصصة باهظة، كما يقدم أسلوب تطبيع الطول المقترح حلًا قابلًا للنقل إلى مهام تعرف أخرى تعاني تباين أطوال الإشارات الزمنية، وتمنح مجموعة البيانات الجديدة الملتقطة بصريًا الباحثين موردًا معياريًا إضافيًا لتطوير هذا الحقل ومقارنة مناهجه، ويظل تعميم النتائج مرهونًا باختبارات أوسع على مستخدمين فعليين من الفئات المستهدفة وفي ظروف إضاءة وبيئات استخدام متنوعة تتجاوز ظروف جمع البيانات الحالية

وتعد مجموعة البيانات الجديدة الملتقطة بكاميرا الويب مساهمة مستقلة بذاتها إلى جانب النموذج، إذ يتيح توفر بيانات كتابة بالعين ملتقطة بوسيلة بصرية رخيصة وشائعة للباحثين الآخرين إعادة إنتاج التجارب وتطوير مناهج منافسة دون عوائق التجهيزات المتخصصة، كما أن استخدام التحقق المتقاطع بترك مشارك واحد خارجًا في كل دورة يمنح نتائج الدقة مصداقية أقوى من التقسيم العشوائي، لأن النموذج يُختبر في كل مرة على كتابة شخص لم يره في التدريب، وهو اختبار أقرب إلى واقع الاستخدام مع مستفيدين جدد تختلف أساليب كتاباتهم وحركات أعينهم، وباجتماع هذه العناصر تقترب الكتابة بالعين من أن تكون قناة تواصل عملية لا مجرد عرض مخبري مشروط بأجهزة بحثية متقدمة وبيئات متحكم فيها كما تصلح طريقة تطبيع الطول ذاتها للتوظيف في مهام تعرف زمنية أخرى كالإيماءات وأنماط الحركة، أينما تباينت أطوال العينات واختلفت سرعات الأداء بين المستخدمين الأفراد

وخلاصة القول إن الجمع بين تطبيع طول الإشارات بتحويل فورييه المنفصل ونموذج هجين من الشبكات الالتفافية المكانية والزمنية أنتج نظام تعرف على الكتابة بالعين دقيقًا ومتينًا ومتفوقًا على الأنظمة القائمة عبر ثلاث مجموعات بيانات، وبكلفة تجهيز متواضعة تجعل التواصل المساعد أقرب إلى متناول من يحتاجونه