Публікація: Дослідження і застосування методів розпізнавання образів на прикладі структурованих символів
Завантаження...
Дата
2019
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
згорткова нейронна мережа, машинне навчання, рекурентна нейронна мережа, розпізнавання образів, розпізнавання тексту, текст сцени, opencv, tesseract
Бібліографічний опис
Сергєєв К. В. Дослідження і застосування методів розпізнавання образів на прикладі структурованих символів : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 – Комп’ютерні науки / К. В. Сергєєв ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2019. – 57 с.