Порівняльний аналіз системи оптичного розпізнавання тексту TESSERACT OCR з моделями на базі глибоких нейронних мереж

Абросімов, Є. О.; Зелений, О. П.

Публікація:
Порівняльний аналіз системи оптичного розпізнавання тексту TESSERACT OCR з моделями на базі глибоких нейронних мереж

dc.contributor.author	Абросімов, Є. О.
dc.contributor.author	Зелений, О. П.
dc.date.accessioned	2025-05-20T20:12:53Z
dc.date.available	2025-05-20T20:12:53Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Optical Character Recognition (OCR) systems have evolved from traditional approaches like TesseractOCR, which relies on classical image processing, to modern deep learning frameworks that integrate convolutional and recurrent neural networks. While TesseractOCR, a very popular system for solving tasks of Optical Character Recognition, it performs well on standardized text, but struggles with non-standard fonts, handwritten text, and low-quality images, whereas contemporary end-to-end neural models utilize data augmentation and language model post-processing to enhance accuracy. Transitioning from conventional OCR methods to deep learning – based solutions might significantly improve performance across diverse conditions, advancing document digitization and text recognition.
dc.identifier.citation	Абросімов Є. О. Порівняльний аналіз системи оптичного розпізнавання тексту TESSERACT OCR з моделями на базі глибоких нейронних мереж / Є. О. Абросімов, О. П. Зелений // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 29-го Міжнар. молодіжн. форуму, 16–18 квітня 2025 р. – Харків : ХНУРЕ, 2025. – Т. 6. – С. 555–557.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/31239
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	розпізнавання тексту
dc.subject	оптичне розпізнавання
dc.title	Порівняльний аналіз системи оптичного розпізнавання тексту TESSERACT OCR з моделями на базі глибоких нейронних мереж
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication