Берковський, М. В.2025-08-112025-08-112025Берковський 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/32374Об’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.ukглибоке навчаннязгорткова нейронна мережакласифікація символіврозпізнавання зображеньрукописний текстOther