Дослідження підходів до розпізнавання рукописного тексту на зображеннях за допомогою CNN (Convolutional Neural Network)

Берковський, М. В.

Публікація:
Дослідження підходів до розпізнавання рукописного тексту на зображеннях за допомогою CNN (Convolutional Neural Network)

dc.contributor.author	Берковський, М. В.
dc.date.accessioned	2025-08-11T17:28:27Z
dc.date.available	2025-08-11T17:28:27Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Об’єктом дослідження є процес автоматизованого розпізнавання рукописного тексту на зображеннях, що містять фрагменти тексту з різною якістю, стилями письма та шрифтами. Метою роботи є дослідження та реалізація ефективного методу розпізнавання рукописного тексту на зображеннях, здатної адаптуватися до варіативності рукописних стилів, із використанням згорткових нейронних мереж для підвищення точності автоматичного зчитування тексту в реальних умовах. Методи розробки та проєктування базуються на сучасних технологіях глибокого навчання, зокрема згорткових нейронних мережах (CNN), а також архітектурах типу CRNN, що поєднують просторову обробку зображень із послідовною обробкою ознак. Застосовано методи попередньої обробки даних (фільтрація шуму, бінаризація, нормалізація), генерації навчальних вибірок, перенавчання моделі з використанням відкритих датасетів, а також техніки оцінювання якості моделі (accuracy, CER, WER, та F1-score). Реалізація здійснювалася із застосуванням мов програмування Python та бібліотек OpenCV, Tkinter, PyTorch Lightning. В результаті роботи було реалізовано функціональну модель на базі згорткових нейронних мереж для розпізнавання рукописного тексту, що демонструє високу точність при роботі з текстом різного стилю, форми та якості. Модель протестовано на реальних і синтетичних зображеннях, проведено її порівняльну оцінку з класичними методами розпізнавання, підтверджено ефективність використання CNN для задач рукописного тексту. Отримані 5 результати доводять практичну цінність моделі для застосування у сфері цифрового архівування, автоматизації обробки документів та інтеграції в сучасні інформаційні системи.
dc.identifier.citation	Берковський М. В. Дослідження підходів до розпізнавання рукописного тексту на зображеннях за допомогою CNN (Convolutional Neural Network) : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / М. В. Берковський ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 97 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32374
dc.language.iso	uk
dc.subject	глибоке навчання
dc.subject	згорткова нейронна мережа
dc.subject	класифікація символів
dc.subject	розпізнавання зображень
dc.subject	рукописний текст
dc.title	Дослідження підходів до розпізнавання рукописного тексту на зображеннях за допомогою CNN (Convolutional Neural Network)
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication