Метод багатопрофільного розпізнавання рукописних текстів offline
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Дослідженно основні проблеми та методи багатопрофільного offline-розпізнавання рукописного тексту. Запропоновано новий метод класифікації слів на базі згорткової нейронної мережі з визначеним словником.
Researched main problems and methods of multi-profile offline handwritten text recognition. Proposed a new method for words classification based on convolutional neural network with determined dictionary.
Researched main problems and methods of multi-profile offline handwritten text recognition. Proposed a new method for words classification based on convolutional neural network with determined dictionary.
Опис
Науковий керівник: Захарченко Сергій Михайлович — канд. техн. наук, доцент
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Гринько О. О. Метод багатопрофільного розпізнавання рукописних текстів offline [Електронний ресурс] / О. О . Гринько ; наук. кер. С. М. Захарченко // Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2018), 02 січня-06 червня 2018 р. : збірник матеріалів. – Вінниця : ВНТУ, 2018. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2018/paper/view/3649.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Zhang G. P. Neural networks for classification: a survey. / Zhang G.P. – IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2000. – Part C: Applications and Reviews, 30(4). – p. 451–462.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: Пер. на русский язык / Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. – 1992. — 184 с.
- Multi-column deep neural networks for image classification. / Ciresan, Dan; Meier, Ueli; Schmidhuber, Jürgen. – IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognitionю. – New York, NY: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2012. – с. 3642–3649. ISBN 978-1-4673-1226-4.