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!
|
| _version_ | 1849716448132333568 |
|---|---|
| author | Д. Пардаев С. Сидиков |
| author_facet | Д. Пардаев С. Сидиков |
| author_sort | Д. Пардаев |
| collection | DOAJ |
| description |
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.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-bdab3facacbf4bf3a98a9fab80d046b8 |
| institution | DOAJ |
| issn | 2782-2826 2782-2818 |
| language | English |
| publishDate | 2025-05-01 |
| publisher | Siberian Scientific Centre DNIT |
| record_format | Article |
| series | Современные инновации, системы и технологии |
| spelling | doaj-art-bdab3facacbf4bf3a98a9fab80d046b82025-08-20T03:12:59ZengSiberian Scientific Centre DNITСовременные инновации, системы и технологии2782-28262782-28182025-05-015210.47813/2782-2818-2025-5-2-5011-5020Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обученияД. ПардаевС. Сидиков 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. https://oajmist.com/index.php/12/article/view/352оптическое распознавание символов (OCR), глубокое обучение, постобработка, сверточные нейронные сети (CNN), коррекция ошибок, автоматическое преобразование изображений в текст, интеллектуальные системы, обработка изображений. |
| spellingShingle | Д. Пардаев С. Сидиков Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения Современные инновации, системы и технологии оптическое распознавание символов (OCR), глубокое обучение, постобработка, сверточные нейронные сети (CNN), коррекция ошибок, автоматическое преобразование изображений в текст, интеллектуальные системы, обработка изображений. |
| title | Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения |
| title_full | Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения |
| title_fullStr | Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения |
| title_full_unstemmed | Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения |
| title_short | Программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения |
| title_sort | программный комплекс для анализа текстов на изображениях и их преобразования в документ на основе машинного обучения |
| topic | оптическое распознавание символов (OCR), глубокое обучение, постобработка, сверточные нейронные сети (CNN), коррекция ошибок, автоматическое преобразование изображений в текст, интеллектуальные системы, обработка изображений. |
| url | https://oajmist.com/index.php/12/article/view/352 |
| work_keys_str_mv | AT dpardaev programmnyjkompleksdlâanalizatekstovnaizobraženiâhiihpreobrazovaniâvdokumentnaosnovemašinnogoobučeniâ AT ssidikov programmnyjkompleksdlâanalizatekstovnaizobraženiâhiihpreobrazovaniâvdokumentnaosnovemašinnogoobučeniâ |