Дослідження і застосування методів розпізнавання образів на прикладі структурованих символів

Abstract

Об’єкт дослідження – методи розпізнавання образів. Предмет дослідження – методи та моделі розпізнавання послідовностей символів на зображеннях на основі штучних нейронних мереж. Мета роботи – аналіз алгоритмів виділення об’єктів на зображенні та методів, що застосовуються при обробці зображень для розпізнавання текстових даних. Експериментальне застосування і оцінка алгоритмів розпізнавання тексту з використанням нейронних мереж. Методи дослідження – бібліотеки OpenCV та Tesseract, які реалізують алгоритми машинного зору. Результати роботи – формальний опис і експериментальна побудова і перевірка нейронної мережі, що поєднує переваги згорткових і рекурентних нейронних шарів для обробки даних з зображень, що містять текст. Область застосування – описані алгоритми і структура нейронної мережі можуть застосовуватися для розпізнавання не лише текстових, але й інших графічних даних на зображеннях – музичних нот, дорожніх знаків, спеціальних символів маркування.