RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2023, том 14, выпуск 3, страницы 3–36 (Mi ps423)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Искусственный интеллект и машинное обучение

Recognition of digital sequences using convolutional neural networks

[Распознавание цифровых последовательностей с использованием свёрточных нейронных сетей]

I. V. Vinokurov

Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Аннотация: В статье показана актуальность задачи преобразования в текстовой формат элементов изображений, содержащих последовательности машинописных цифр. На примере распознавания табличной информации из отсканированных документов ППК «Роскадастр» предложено возможное решение этой задачи с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN). Описаны принципы формирования наборов данных и моделей CNN для распознавания последовательностей из двух, трёх и четырёх цифр. Приведены результаты экспериментального исследования этих моделей и показана их эффективность. Описана интеграция моделей CNN в разрабатываемую в настоящее время информационную систему (ИС), предназначенную для автоматизированного перевода отсканированных документов в их текстовые аналоги.

Ключевые слова и фразы: Распознавание цифр, свёрточные нейронные сети, CNN, Keras, Python.

УДК: 004.932.75’1+004.89
ББК: 32.813.5: 32.973.202-018.2

MSC: Primary 68T20; Secondary 68T07, 68T45

Поступила в редакцию: 14.04.2023
Подписана в печать : 04.07.2023

Язык публикации: русский и английский

DOI: 10.25209/2079-3316-2023-14-3-3-36



© МИАН, 2024