Evaluación automática de escritura a mano usando características visuales de forma y clasificación supervisada

Resumen

La escritura a mano constituye una habilidad fundamental en las primeras etapas del aprendizaje escolar, ya que favorece la comunicación escrita y el desarrollo de habilidades motrices finas. La evaluación de la escritura manual infantil suele depender de criterios observacionales, rúbricas o instrumentos psicométricos. Este trabajo presenta un prototipo de clasificación automática de imágenes de escritura manuscrita en dos clases: escritura correcta e incorrecta. Se trabajó con 80 imágenes obtenidas a partir de la escritura de una misma frase: “El veloz murciélago hindú comía feliz”, escrita en un espacio en blanco sin renglones ni líneas guía. Esta condición permitió mantener constante la longitud textual y hacer más comparables las características geométricas de las muestras. La metodología incluyó captura y recorte digital manual de la región de interés, binarización mediante el método de Otsu, inversión de la imagen para representar los trazos como pixeles blancos sobre fondo negro, detección de bordes con el método de Canny y extracción de características geométricas. A partir de estas características se entrenaron y compararon cinco modelos supervisados: máquinas de soporte vectorial (SVM), máquina de vectores de soporte con kernel RBF, k vecinos más cercanos, Random Forest y perceptrón multicapa. Los modelos fueron evaluados mediante validación cruzada de cinco particiones. Los resultados mostraron que el SVM con kernel lineal obtuvo la mayor exactitud global, con 81.25%, mientras que el SVM con kernel RBF alcanzó 80.00% y redujo el número de falsos positivos respecto al SVM lineal. Estos resultados sugieren que las características geométricas extraídas de una frase manuscrita bajo condiciones controladas contienen información útil para diferenciar parcialmente entre escrituras correctas e incorrectas, aunque se requiere ampliar el conjunto de datos y refinar los criterios de etiquetado para fortalecer la generalización del sistema.