Том 14 (2023) .– Выпуск 3 (58) .– Статья № 1 (427)

Искусственный интеллект и машинное обучение

Научная статья

Распознавание цифровых последовательностей с использованием свёрточных нейронных сетей

Игорь Викторович ВинокуровПереписывавшийся автор

Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Игорь Викторович Винокуров — Переписывавшийся автор igvvinokurov@fa.ru

Аннотация. В статье показана актуальность задачи преобразования в текстовой формат элементов изображений, содержащих последовательности машинописных цифр. На примере распознавания табличной информации из отсканированных документов ППК «Роскадастр» предложено возможное решение этой задачи с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN). Описаны принципы формирования наборов данных и моделей CNN для распознавания последовательностей из двух, трёх и четырёх цифр. Приведены результаты экспериментального исследования этих моделей и показана их эффективность. Описана интеграция моделей CNN в разрабатываемую в настоящее время информационную систему (ИС), предназначенную для автоматизированного перевода отсканированных документов в их текстовые аналоги. (Связанные тексты статьи на русском и на английском).

Ключевые слова: Распознавание цифр, свёрточные нейронные сети, CNN, Keras, Python

Для цитирования: Винокуров И. В. Распознавание цифровых последовательностей с использованием свёрточных нейронных сетей // Программные системы: теория и приложения. 2023. Т. 14. № 3. С. 3–36. (Рус., англ.). https://psta.psiras.ru/2023/3_3-36.

Полный текст статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2023_3_3-36.pdf.

Статья поступила в редакцию 14.04.2023; одобрена после рецензирования 04.07.2023; принята к публикации 04.07.2023; опубликована онлайн 13.08.2023.

© Винокуров И. В.
2023
Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4а, Институт программных систем имени А. К. Айламазяна РАН; Тел: +7(4852) 695-228 E-mail: ; Сетевой адрес издания:  http://psta.psiras.ru
© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем имени А. К. Айламазяна Российской академии наук (дизайн сайта) 2010–2024 The text of CC-BY-4.0 license