Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения
В данной статье рассматривается проблема оптического распознавания символов (OCR) и методы его улучшения с использованием технологий глубокого обучения и постобработки. Особое внимание уделено применению различных алгоритмов, таких как сверточные нейронные сети (CNN), для повышения точности распозн...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Siberian Scientific Centre DNIT
2025-05-01
|
| Series: | Современные инновации, системы и технологии |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://oajmist.com/index.php/12/article/view/352 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | В данной статье рассматривается проблема оптического распознавания символов (OCR) и методы его улучшения с использованием технологий глубокого обучения и постобработки. Особое внимание уделено применению различных алгоритмов, таких как сверточные нейронные сети (CNN), для повышения точности распознавания текста. Также рассматриваются современные подходы к интеграции OCR-систем с другими интеллектуальными системами, а также методы коррекции ошибок в процессе распознавания. В статье представлена подробная методология и результаты экспериментов, подтверждающие эффективность предложенных решений. Целью работы является создание системы для автоматического преобразования изображений в текстовый формат с минимальными ошибками, что может быть полезно в различных областях, включая медицинские исследования, архивирование документов и обработку изображений.
|
|---|---|
| ISSN: | 2782-2826 2782-2818 |