Комп'ютерні системи та мережі
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2141
Browse
3 results
Search Results
Item Система розпізнавання та перекладу текстової інформації в мобільних додатках з використанням бібліотеки Microsoft Cognitive OCR(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018-02-26) Ваврук, Є. Я.; Кушнір, Д. О.; Vavruk, E.; Kushnir, D.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто програмні засоби обробки як рукописного, так і друкованого тексту з подальшим його перекладом на мобільних платформах Android та IOS. Наведено метод реалізації повністю кросплатформних рішень для складних мобільних систем. Запропоновано реалізацію системи на базі алгоритму обробки тексту за допомогою бібліотеки Microsoft Cognitive OCR, наведено діаграму класів взаємодії модулів системи на основі технологій машинного навчання. Забезпечено кросплатформне рішення для мобільних систем Android та IOS. Досліджено ефективність розпізнавання різних шрифтів, написаних різними мовами, та виведено вірогідність правильного розпізнавання слів відносно кількості символів у кожному тесті.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.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.