Особливості використання нейронних мереж для автоматичного розпізнавання рукописного тексту

Abstract

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.