Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

ПОСТРОЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ ТЕКСТОВЫХ ОБРАЗОВ РУССКОГО ЯЗЫКА НА БАЗЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ

Полный текст:

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.

Об авторе

Н. Н. Кузьмицкий
Брестский государственный технический университет
Беларусь


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.


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: 32


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)