Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі

Date

2018-02-26

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”

Abstract

Розроблено 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.
In this article, a system of handwritten or printed text recognition in the image has been developed. Empirical methods of image processing and statistical models of machine learning and simulation are being developed in two directions: the detection of text on the image and the recognition of the text. Thus, in this paper, algorithmic software tools that combine these two areas in the software created for the operating systemiOS 11.0 or later for devices of the company Apple – iPhone, iPad that support this operating system are developed.

Description

Keywords

розпізнавання символів, зображення, згорткова нейронна мережа, машинне навчання, character recognition, image, convolutional neural network, machine learning

Citation

Парамуд Я. С. Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі / Я. С. Парамуд, В. І. Яркун // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018. — № 905. — С. 96–105.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By