Комп'ютерні системи та мережі
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2141
Browse
Item Алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Парамуд, Я. С.; Яркун, В. І.; Paramud, Y.; Yarkun, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні за алгоритмом логістичної регресії та побудови штучної нейронної мережі (ШНМ). Здійснено порівняльний аналіз цих двох підходів. Виконано тестування рукописних цифр. Встановлено, що краща якість розпізнавання досягається у разі використання штучної нейронної мережі.Item Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018-02-26) Парамуд, Я. С.; Яркун, В. І.; Paramud, Y.; Yarkun, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозроблено метод розпізнавання тексту - рукописного чи друкованого - на зображенні. Метод грунтується на емпіричному опрацюванні зображень у статистичних моделях машинного навчання та функціонування. Він забезпечує ефективне розв’язання задач двох класів: виявлення тексту на зображенні та розпізнавання тексту. Розроблено алгоритмічні підходи, що об’єднують ці два класи задач. Алгоритмічно-програмні засоби створено та протестовано для операційної системи iOS 11.0 та нових пристроїв компанії Apple – iPhone, iPad, які підтримують цю операційну систему. Емпірично встановлено, що запропонований метод та розроблені засоби можуть бути застосовані у нових пристроях компанії Apple: iPhone, iPad, які підтримують основні особливості операційної системи iOS.