Особливості використання нейронних мереж для автоматичного розпізнавання рукописного тексту
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У 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 даних
The 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.
The 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.
Опис
Ключові слова
automatic handwritten text recognition , convolutional neural networks , recurrent neural networks , connectionist temporal classification , computer vision , deep learning , автоматичне розпізнавання рукописного тексту , згорткові нейронні мережі , рекурентнінейронні мережі , конекціоністська часова класифікація , комп’ютерний зір , глибоке навчання
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Іщенко 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.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- LeCun 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.
- Graves 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.
- Graves 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.
- Marti 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.