Інтелектуальна система автоматизованого розпізнавання рукописного тексту

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної системи, яка використовує методи комп'ютерного зору та глибокого навчання для автоматизованого перетворення зображень рукописного тексту у машиночитний формат. Об'єктом дослідження є процеси обробки, аналізу та цифровізації інформації, що зберігається у рукописних документах. Предметом дослідження є методи та моделі для розпізнавання рукописного тексту, зокрема архітектури на основі згорткових та рекурентних нейронних мереж з функцією втрат Connectionist Temporal Classification. У роботі проведено аналіз та розробку end-to-end системи розпізнавання тексту. Для цього використовується архітектура CRNN, де згорткові шари виділяють візуальні ознаки з зображення, а двонапрямлена рекурентна мережа аналізує послідовність цих ознак для врахування контексту. Розроблена система дозволяє автоматизувати процес оцифрування рукописів, що значно спрощує обробку документів, підвищує доступність інформації для пошуку та аналізу. Тестування на публічному датасеті IAM показало, що розроблена модель досягає конкурентоспроможної точності, що підтверджує ефективність обраного підходу.