Оптическое распознавание символов с помощью нейронных сетей (Вестник КазНУ. Серия математика, механика, информатика, 2019)
XXI век – это век глобальной автоматизации и оцифровки данных. В наше время имеетсяогромный спрос на системы оптического распознавания, включая системы распознаваниясимволов. В сфере оптического распознавания используются различные подходы в решениипоставленных задач. Некоторые из них основываются на классических методах выделенияхарактерных признаков. Некоторые базируются на алгоритмах машинного обучения. Вданной работе рассматриваются исследования в сфере машинного обучения и предложениядля последующих исследований. Данная статья основывается на двух публикациях,которые описывают основы машинного обучения. Мы поставили несколько аналогичныхэкспериментов для ознакомления с методами и техниками данного подхода, а также дляопределения основных принципов, которые влияют на процесс оптического распознавания.Мы проанализировали две основные архитектуры: многослойный перцептрон и сверточныенейронные сети. В заключении, мы ознакомились с основами алгоритмов машинногообучения и составили стратегию для дальнейших исследований. Полученный результатотражает разницу в производительности между разными моделями сверточных нейронныхсетей при одинаковых условиях. Последующие работы будут содержать исследования иэксперименты различных архитектур. В дополнении, мы рассмотрели различные утилиты,программное обеспечение и среды для создания оптимального процесса реализации системы.
Keywords: OCR; нейронные сети; сверточные нейронные сети