Розробка і дослідження нейронних мереж для задач оптичного розпізнавання символів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКупенко, Ольга Петрівна
dc.contributor.authorСєліхов, Валерій Віталійович
dc.date.accessioned2024-02-28T13:20:38Z
dc.date.available2024-02-28T13:20:38Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 104 с., 13 рис., 25 табл., 33 посилання, додаток. Тема магістерської дисертації: «Розробка і дослідження нейронних мереж для задач оптичного розпізнавання символів». Мета роботи – прискорення у роботі виконання і покращення точності для задач оптичного розпізнавання символів. Об’єкт дослідження – нейронні мережі, їх можливості та перспективи у сфері оптичного розпізнавання символів. Предмет дослідження – моделі та методи застосування нейронних мереж для задач оптичного розпізнавання символів, шляхи покращення існуючих методів та систем. Для досягнення мети були поставлені такі задачі. 1. Огляд предметної області та аналіз існуючих рішень, архітектур нейромереж. 2. Розробка нових підходів на основі використання елементів глубокого навчання. 3. Розробка програмного комплексу, який забезпечуватиме просте використання розроблених методів для вирішення задачі оптичного розпізнавання символів. Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python який надає широкий спектр бібліотек для навчання нейронних мереж та аналізу даних. Результати роботи апробовано на МНПК, публікації якої індексуються у наукометричній базі Scopus.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 104 pp., 13 fig., 25 tabl., 33 references, application. The theme of my master's thesis is «Development and research of neural networks for optical character recognition problems». The purpose of the work is to speed up execution and improve accuracy for tasks of optical character recognition The object of the work is neural networks, their capabilities and prospects in the field of optical character recognition. The subject of the work - models and methods for application of neural networks, ways to improve existing methods and systems. To achieve this goal, the following tasks were set: 1. Review of the subject area and analysis of existing solutions, architectures neural networks; 2. Development of new approaches based on use of deep learning elements; 3. Development of a software package that will provide easy usage of developed methods for solving optical character recognition problems. The software product is implemented using the Python programming language which provides a wide range of libraries for training a deep learning model as well as data processing and analysis. The results of the work were tested at the MNPC, whose publications are indexed in the Scopus scientometric database.
dc.format.extent96 с.
dc.identifier.citationСєліхов, В. В. Розробка і дослідження нейронних мереж для задач оптичного розпізнавання символів : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Сєліхов Валерій Віталійович. - Київ, 2024. - 96 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65062
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectтензор
dc.subjectрозпізнавання
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectneural networks
dc.subjectimage processing
dc.subjecttensor
dc.subjectocr
dc.subjectmachine learning
dc.subject.udc004.8:00’4.932.75'1](043.3)
dc.titleРозробка і дослідження нейронних мереж для задач оптичного розпізнавання символів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sielikhov_magistr.pdf
Розмір:
1.99 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи