ПОСТРОЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ ТЕКСТОВЫХ ОБРАЗОВ РУССКОГО ЯЗЫКА НА БАЗЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ
Аннотация
Представлена методика построения универсальных классификаторов текстовых образов, основанная на трехуровневом комитете сверточных нейросетей, генерации и учете специфических особенностей начертания образов, зависящих от способов их синтеза. Эффективность методики подтверждена созданием классификаторов символов русского языка, точность которых превышает уровень ведущего коммерческого аналога при распознавании образов представительной базы, созданной в ходе проведения исследования.
Ключевые слова
распознавание образов,
сверточная нейронная сеть,
обучение,
комитет,
универсальность,
способ синтеза,
генерация,
база
Список литературы
1. LeCun Y., Bottou L. // Proceedings of the IEEE. 1998. Vol. 86 (11). P. 2278-2324.
2. Кузьмицкий Н.Н. // Матер. Междунар. конф. по компьютерной графике и зрению «ГрафиКонꞌ2013». Владивосток, 16-20 сентября 2013 г. С. 234-237.
3. ABBYY: FineReader. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.abbyy.ru/finereader/. - Дата доступа: 01.02.2015.
4. Запрягаев С.А., Сорокин А.И. // Вест. Воронежского государственного университета. Сер. Системный анализ и информационные технологии. 2009. № 2. С. 49-58.
5. Вихров А.Г., Богуш Р.П., Глухов Д.О. // Вест. Полоцкого государственного университета. Сер. С, Фундаментальные науки. 2010. № 9. С. 35-43.
6. NeuroFace: Садыхов Р.Х., Ваткин М.Е. Алгоритм обучения нейронной сети неокогнитрон для распознавания рукописных символов распознавания рукописных символов [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://neuroface.narod.ru/files/neocog_hand_writ.pdf. - Дата доступа: 25.01.2015.
7. ABBYY: FlexiCapture [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.abbyy.ru/flexicapture/. - Дата доступа: 03.02.2015.
Рецензия
Для цитирования:
Кузьмицкий Н.Н. ПОСТРОЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ ТЕКСТОВЫХ ОБРАЗОВ РУССКОГО ЯЗЫКА НА БАЗЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ. Доклады БГУИР. 2015;(4):33-39.
For citation:
Kuzmitsky N.N. Construction of universal russian characters classifiers BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKs. Doklady BGUIR. 2015;(4):33-39. (In Russ.)
Просмотров: 292
Послать статью по эл. почте 