Розглянуто та досліджено методи обробки зображень, що використовуються у системах комп'ютерного розпізнавання рукописного тексту. Розв'язано дві основні задачі: визначення структури документа та розпізнавання рукописних символів. Для розпізнавання символів використана згорткова нейронна мережа. Запропоновано для підвищення ефективності її навчання використовувати масив інформативних ознак символу. Наведено оцінки показників ефективності.

Рассмотрены и исследованы методы обработки изображений, которые используются в системах компьютерного распознавания рукописного текста. Решены две основные задачи: определение структуры документа и распознавание рукописных символов. Для распознавания символов использована сверточная нейронная сеть. Предложено для повышения эффективности её обучения использовать массив информативных признаков символа. Приведены оценки показателей эффективности.

This work contains analysis and research of image processing methods which are used in the computer systems of handwritten text recognition. Two main problems are solved: document structure determination and handwritten characters recognition. A convolutional neural network was used for recognition. Usage of the array of symbolТs characteristics for increasing the teaching efficiency of network was offered. The efficiency indexes are also included.

• Антощук Світлана Григорівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"