Показати скорочену інформацію

Особливості використання нейронних мереж для автоматичного розпізнавання рукописного тексту

dc.contributor.authorІщенко, Г. А.uk
dc.contributor.authorХмелівський, Ю. С.uk
dc.contributor.authorIshchenko, H. A.en
dc.contributor.authorKhmelivskyi, Y. S.en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:30:35Z
dc.date.available2026-09-03T10:30:35Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationІщенко Г. А., Хмелівський Ю. С. Особливості використання нейронних мереж для автоматичного розпізнавання рукописного тексту // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27399.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52879
dc.description.abstractУ роботі розглянуто проблему автоматичного розпізнавання рукописного тексту. Запропоновано та реалізовано гібридну архітектуру, що поєднує згорткові нейронні мережі для виділення візуальних ознак, рекурентні нейронні мережі для аналізу послідовностей та метод конекціоністської часової класифікації для навчання без посимвольної розмітки. Проведено експериментальне дослідження на еталонному наборі данихuk
dc.description.abstractThe paper considers the problem of automatic handwritten text recognition. A hybrid architecture combining convolutional neural networks for visual feature extraction, recurrent neural networks for sequence analysis, and connectionist temporal classification for training without character-wise segmentation is proposed and implemented.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27399
dc.subjectautomatic handwritten text recognitionen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectrecurrent neural networksen
dc.subjectconnectionist temporal classificationen
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectавтоматичне розпізнавання рукописного текстуuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectрекурентнінейронні мережіuk
dc.subjectконекціоністська часова класифікаціяuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.titleОсобливості використання нейронних мереж для автоматичного розпізнавання рукописного текстуuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.93:004.032.26
dc.relation.referencesLeCun Y., Bottou L., Bengio Y., Haffner P. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition // Proceedings of the IEEE. 1998. Vol. 86, No. 11. P. 2278–2324.en
dc.relation.referencesGraves A., Liwicki M., Fernndez S. et al. A novel connectionist system for unconstrained handwriting recognition // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2009. Vol. 31, № 5. P. 855–868.en
dc.relation.referencesGraves A., Fernndez S., Gomez F. Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks // Proc. 23rd Int. Conf. on Machine Learning (ICML). 2006. P. 369–376.en
dc.relation.referencesMarti U.-V., Bunke H. The IAM-database: an English sentence database for off-line handwriting recognition // Int. J. Document Anal. Recognit. 2002. Vol. 5, No. 1. P. 39–46.en


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
27399.pdf
Розмір:
256.4Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію