Полное описание

Перцев, Н. Н. Метод программной реализации сверточного нейросетевого распознавания на базе iOS / Н. Н. Перцев, М. Р. Хадиев, Л. М. Шарнин. - Текст : непосредственный // Казанский национальный исследовательский технологический университет. Вестник технологического университета. - 2021. - Т. 24, N 7. - С. 106-111. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1998-7072.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
50	004.93

Рубрики:
Нейронные сети -- Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): распознавание символов -- изображения -- сверточная нейронная сеть -- машинное обучение
Аннотация: Исследователи, занимающиеся выявлением и распознаванием текста на изображении и видео, пытаются развить компьютерную систему с возможностью автоматически считывать текстовое содержимое из изображений или видео со сложным фоном. Общая компьютерная система распознавания текста должна давать ответы на два вопроса: "где находится текст на картинке?" И "что этот текст значит?". Другими словами, используя такую систему, текст должен быть автоматически обнаружен и каждый символ может быть распознан. Непрерывное изучение и совершенствование обнаружения и распознавания текста мотивируется современным состоянием и широкой областью применения цифрового мультимедиа. Использование устройств мультимедиа, а именно смартфонов, которые сегодня очень распространены в повседневной жизни, приводит к появлению новых требований и к управлению большими мультимедийными базами данных. Возможность распознавания предусматривает сходство однотипных объектов. Несмотря на то, что все предметы и ситуации уникальные в строгом смысле, между некоторыми из них всегда можно найти сходство по тому или иному признаку. Отсюда возникает понятие классификации - разбиение всего множества объектов на непересекающиеся подмножества - классы, элементы которых имеют некоторые схожие свойства, отличающие их от элементов других классов. Разработан метод распознавания текста рукописного или печатного с картинки. Метод основан на эмпирической обработке изображений в статистических моделях машинного обучения и функционирования. Он обеспечивает эффективное решение задач двух классов: выявление текста на изображении и распознавания текста. Разработаны алгоритмические подходы, объединяющие эти два класса задач. Алгоритмически-программные средства созданы и протестированы для операционной системы iOS 14.0 и новых устройств компании Apple - iPhone, iPad, которые поддерживают эту операционную систему. Эмпирически установлено, что предложенный метод и разработанные средства могут быть применены в новых устройствах компании Apple: iPhone, iPad, которые поддерживают основные особенности операционной системы iOS.
Доп. точки доступа:
Хадиев, М.Р.
Шарнин, Л.М.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -652748-131780)

Шифр в сводном ЭК: aa427db8b37bbe4159012699e4647e14

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽