Распознавание русскоязычного рукописного текста на изображениях с использованием сверточной рекуррентной нейронной сети

Аннотация

Евдокимова Т.С., Жданов А.С.

Дата поступления статьи: 05.02.2025

В статье представлены результаты разработки алгоритма и десктоп-приложения для распознавания русского рукописного текста на изображениях с использованием технологий компьютерного зрения и глубокого обучения. Изучены классические и современные методы распознавания, разработан и реализован алгоритм, обеспечивающий точность распознавания 71%. Приложение позволяет пользователю загружать изображения, получать оцифрованный текст и сохранять результаты в личном кабинете. Программная реализация включает блок обучения модели с оценкой метрик точности и полноты. Приложение соответствует всем поставленным требованиям, обеспечивая удобство использования и функциональность.

Ключевые слова: глубокое обучение, рукописный текст, изображение, данные, обучение модели, компьютерное зрение, извлечение признаков, сверточная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.