Разработка методов и алгоритмов распознавания текста с помощью нейронной сети

Основной целью данной работы является повышение точности классификации в задаче распознавании текста. В качестве объекта разработки выступает алгоритм распознавания, включающий в себя два отдельных модуля: 1. Модуль обработки изображений; 2. Модуль распознавания. Также были разработаны дополнительные методы, необходимые для получения корректного результата. В ходе разработки методов и алгоритмов распознавания текста были получены следующие результаты: 1. Средняя точность на тестовых данных достигла 92%. На реальных данных точность колеблется в диапазоне 80-90%; 2. Алгоритм устойчив к поворотам как всего изображения, так и к поворотам отдельных символов. Также алгоритм устойчив к некоторым дефектам печати; 3. Частично решена проблема, связанная с распознаванием похожих пар символов. Полученные результаты могут быть полезны как в исследованиях, так и в разработке таких систем, как распознавание автомобильных номеров, расшифровке древних текстов и автоматизации процессов, связанных с обработкой текстовой информации (паспортный контроль). Также некоторые из частей исследования могут быть полезны в медицине (обработка изображений). Работа состоит из 91 страницы и содержит 57 рисунка, 5 таблиц и 49 источников.