Search academic texts

Information × Registration Number 2123U001383, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title АNALYSIS OF APPROACHES TO SOLVING THE PROBLEM OF PICTURE RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE popup.author Klieshch DanilFedorchenko VolodymyrKlieshch DanilFedorchenko Volodymyr popup.publication 17-03-2023 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2835 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Актуальність. Розпізнавання тексту на зображеннях (оптичне розпізнавання символів) — один із напрямків розпізнавання образів, завдання якого полягає у переведенні зображень рукописного, машинного або друкованого тексту в текстові дані, які використовуються для представлення символів на комп'ютері (наприклад, у текстовому редакторі). Розпізнавання тексту на зображеннях є важливим завданням машинного навчання, оскільки це дозволяє організувати зручну взаємодію з даними: редагування, аналіз, пошук слів чи фраз тощо. Тим не менш, створення додатку в цій галузі залишається творчим завданням і вимагає додаткових досліджень у зв'язку зі специфічними вимогами щодо вирішення, швидкодії, надійності розпізнавання та обсягу пам'яті, якими характеризується кожна конкретна задача. Метою даної роботи є надання рекомендацій що до вибору типів нейронних мереж, методів їх навчання в задачах розпізнавання зображень. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання зображень. Предметом дослідження є методи розпізнавання зображень тексту або символів на основі штучного інтелекту. Результати. В роботі були проаналізовані типи нейронних мереж та види їх навчання що притаманні для розв’язання задач розпізнавання рукописних символів. Висновок. В даний час на ринку існує досить велика кількість інноваційних компаній, які займаються розпізнаванням зображень із використанням нейромережевих технологій навчання системи. Достеменно відомо, що вони досягли точності розпізнавання зображень в районі 95% при використанні бази даних 10 000 зображень. Проте всі досягнення відносяться до статичних зображень, з динамічними зображеннями ситуація не однозначна. Тому дослідження в галузі розпізнавання зображень за допомогою нейронної мережі ще досліджуються, вона є актуальною зараз. popup.nrat_date 2026-04-19 Close