Інтелектуальна система розпізнавання слів у тексті на основі перцептрону

Abstract

У даній дипломній роботі досліджується розв’язання задачі розпізнання тексту за допомогою перцептрона, а також розглядаються переваги і недоліки використання нейронних мереж для даної задачі. Під час виконання дипломної роботи розроблено програму в середовищі розробки Visual Studio з використанням мови програмування C#. Розроблена програма має інтуїтивний інтерфейс для розпізнання тексту на зображенні з використанням персептрона і представляє процесс його роботи і кінцеві результати в зручному для користувача вигляді. Отримані під час роботи результати можуть бути використані при проектуванні систем штучного інтелекту на базі даного алгоритму і при вивченні головних особливостей роботи персептрону і нейронних мереж в цілому.

В данной дипломной работе исследуется решение задачи распознавания текста с помощью перцептрона, а также рассматриваются преимущества и недостатки использования нейронных сетей для данной задачи. Во время выполнения дипломной работы разработана программа в среде разработки Visual Studio с использованием языка программирования C#. Разработанная программа имеет интуитивный интерфейс для распознавания текста на изображении с использованием персептрона и представляет процесс его работы и конечные результаты в удобном для пользователя виде. Полученные в работе результаты могут быть использованы при проектировании систем искусственного интеллекта на базе данного алгоритма и при изучении главных особенностей работы персептрона и нейронных сетей в целом.

This diploma work is the solution of the problem of recognition of the text by using the perceptron, and discusses the advantages and disadvantages of using neural networks to this problem. During the execution of the diploma work it was developed a program development environment Visual Studio using the programming language C #. The program has an intuitive interface to recognize the text in the image using the perceptron and represents the process of work and results in user-friendly form. Obtained during the design results can be used in the design of artificial intelligence systems based on the algorithm and the study of the main features of the perceptron and neural networks as a whole.