Articolul precedent |
Articolul urmator |
645 5 |
Ultima descărcare din IBN: 2024-03-23 21:11 |
SM ISO690:2012 CIOBANU, Cristian, BEREGOI, Angela, SCROB, Sergiu, LISNIC, Inga. Analiza diverșilor algoritmi pentru crearea unui model eficient de recunoaștere a scrisului de mână. In: Conferinţa tehnico-ştiinţifică a studenţilor, masteranzilor şi doctoranzilor, 1-3 aprilie 2020, Chișinău. Chișinău, Republica Moldova: 2020, Vol.1, pp. 125-128. ISBN 978-9975-45-633-3 (Vol. I). |
EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
Conferinţa tehnico-ştiinţifică a studenţilor, masteranzilor şi doctoranzilor Vol.1, 2020 |
||||||
Conferința "Conferinţa tehnico-ştiinţifică a studenţilor, masteranzilor şi doctoranzilor" Chișinău, Moldova, 1-3 aprilie 2020 | ||||||
|
||||||
Pag. 125-128 | ||||||
|
||||||
Descarcă PDF | ||||||
Rezumat | ||||||
În multe domenii diferite, există o cerere abundentă pentru stocarea informațiilor în format digital din informația disponibilă în documente, imagini tipărite sau scrise de mână pentru a reutiliza ulterior aceste informații cu ajutorul calculatoarelor. Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) este o zonă de cercetare care încearcă să dezvolte un sistem informațional ce are capacitatea de a extrage și prelucra textul din imagini în mod automat. Obiectivul OCR este de a realiza modificarea sau conversia oricărei forme de text într-un format digital editabil, cum ar fi text scris, imagini de text tipărite sau scanate, pentru o prelucrare mai profundă și ulterioară. În această lucrare cercetăm și analizăm cea mai bună arhitectură a unei rețele convoluționale pentru un model OCR. În primul rând, analizăm fazele generale ale unui sistem OCR. Apoi, evidențiem cei mai buni algoritmi de construire a unei rețele neuronale și construim trei arhitecturi diferite pentru a obține cele mai bune rezultate. |
||||||
Cuvinte-cheie OCR, model, acuratețe, antrenare, caractere |
||||||
|