<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод багатопрофільного розпізнавання рукописних текстів offline

Ескіз

Файли

Гринько.pdf (586,98 KB)

Дата

2018

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

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

OCR , handwritten , artificial neural network , ANN , convolutional , image recognition , optical recognition , classification

УДК

004.81

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2018), 02 січня-06 червня 2018 р.

ISSN

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.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/33632

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2018)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (2)

  1. 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.
  2. 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.