Методи розпізнавання україномовного тексту на основі глибокого навчання в умовах обмежених даних
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 84 с., 32 рис., 3 табл., 37 посилань, додаток.
Об’єктом дослідження є процес автоматизованого виявлення та розпізнавання рукописного тексту на зображеннях. Предметом дослідження є методи глибокого навчання для обробки текстових зображень. Метою роботи є розробка системи транскрипції рукописних українських текстів для автоматизації оцифрування матеріалів, підвищення точності їх розпізнавання. У дипломній роботі вирішується задача створення системи для автоматизації обробки рукописних україномовних відсканованих зображень документів. Розглянуто як класичні методи розпізнавання так і сучасні, засновані на використанні глибокого навчання. За результатами експериментального порівняння встановлено алгоритми, що найкраще підходять для використання у кінцевому продукті: найвищу точність локалізації рядків забезпечила модель YOLO, а для розпізнавання тексту — VGG16-BiLSTM. У результаті розроблено конвеєр у вигляді вебдодатка, який здатний виконувати автоматичну детекцію та транскрибування рукописного тексту. Отримані результати мають практичне значення та підтверджують цінність системи, яку можна адаптувати для використання у комерційних цілях.
Опис
Ключові слова
україномовний рукописний текст, детекція тексту, htr, глибоке навчання, crnn, yolo, ukrainian handwritten text, text detection, deep learning
Бібліографічний опис
Петрова, К. Є. Методи розпізнавання україномовного тексту на основі глибокого навчання в умовах обмежених даних : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Петрова Катерина Євгенівна. – Київ, 2026. – 84 с.