|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Искусственный интеллект и машинное обучение
Recognition of digital sequences using convolutional
neural networks
[Распознавание цифровых последовательностей с использованием свёрточных нейронных сетей]
I. V. Vinokurov Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
Аннотация:
В статье показана актуальность задачи преобразования
в текстовой формат элементов изображений, содержащих последовательности
машинописных цифр. На примере распознавания табличной информации из отсканированных документов ППК «Роскадастр» предложено возможное решение
этой задачи с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN). Описаны
принципы формирования наборов данных и моделей CNN для распознавания
последовательностей из двух, трёх и четырёх цифр. Приведены результаты
экспериментального исследования этих моделей и показана их эффективность.
Описана интеграция моделей CNN в разрабатываемую в настоящее время
информационную систему (ИС), предназначенную для автоматизированного
перевода отсканированных документов в их текстовые аналоги.
Ключевые слова и фразы:
Распознавание цифр, свёрточные нейронные сети,
CNN, Keras, Python.
Поступила в редакцию: 14.04.2023 Подписана в печать : 04.07.2023
Образец цитирования:
I. V. Vinokurov, “Recognition of digital sequences using convolutional
neural networks”, Программные системы: теория и приложения, 14:3 (2023), 3–36
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ps423 https://www.mathnet.ru/rus/ps/v14/i3/p3
|
|