Засоби оптичного розпізнавання спотворених друкованих символів текстових документів
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропонована технологія оптичного розпізнавання поєднує методи попередньої обробки зображень, сегментації та класифікації символів із застосуванням згорткових нейронних мереж і шаблонних алгоритмів.
The proposed technology integrates image preprocessing, segmentation, and symbol classification methods using convolutional neural networks and template-based algorithms. The developed software demonstrates increased robustness to noise, deformations, and printing defects, resulting in higher text reconstruction accuracy compared to traditional OCR systems.
The proposed technology integrates image preprocessing, segmentation, and symbol classification methods using convolutional neural networks and template-based algorithms. The developed software demonstrates increased robustness to noise, deformations, and printing defects, resulting in higher text reconstruction accuracy compared to traditional OCR systems.
Опис
Ключові слова
оптичне розпізнавання тексту , спотворені друковані символи , попередня обробка зображень , згорткові нейронні мережі , OCRAbstractThe proposed technology integrates image preprocessing , segmentation , and symbol classification methods usingconvolutional neural networks and template-based algorithms The developed software demonstrates increased , optical character recognition , distorted printed symbols , image preprocessing , convolutional neuralnetworks , OCRВступЗростання обсягів цифрової інформації та необхідність автоматизації опрацювання текстовихдокументів зумовлюють підвищений інтерес до технологій оптичного розпізнавання тексту У
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Перестюк О. В., Борисівна М. Т., Очкуров М. А. Засоби оптичного розпізнавання спотворених друкованих символів текстових документів // 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/26769.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- 5. Шелестов А. Ю. Методи та засоби оптичного розпізнавання текстової інформації / А. Ю. Шелестов // Вісник Національного технічного університету України «КПІ». — Серія «Інформатика, управління та обчислювальна техніка». — 2017. — № 65. — С. 88–94. Afzal M. Z., Klsch A., Ahmed S., Liwicki M. Deep learning-based document segmentation and recognition: a survey // Pattern Recognition. — 2019. — Vol. 86. — P. 106–132. Xiao-Feng Wang, Zhi-Huang He, Kai Wang, Yi-Fan Wang, Le Zou, Zhi-Ze Wu. A survey of text detection and recognition algorithms based on deep learning technology. 2023, Neurocomputing, p. 126702. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126702. What’s New in Tesseract OCR. Google Developers. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://opensource.google/projects/tesseract . Deep Learning for OCR: A Comprehensive Guide. PapersWithCode. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://paperswithcode.com/task/optical-character-recognition .