Распознавание печатных и рукописных текстов на основе нейронной сети

Рассматривается проблема машиночитаемости текста в век цифровых технологий. Оптическое распознавание символов (OCR) печатного и рукописного текста является одним из вариантов решения актуальной проблемы. Основные задачи данного метода – анализ существующих систем и алгоритмов распознавания, разработка собственного кода и его тестирование на различных шрифтах и почерках. Проблема OCR особенно актуальна в контексте распознавания рукописного текста, что подчеркивает необходимость создания эффективных решений с использованием современных технологий. В статье исследуется реализация одной из функций компьютерного зрения по обработке печатного и рукописного текста. Кроме того, рассматривается возможность улучшить распознавание за счет деления изображений на черно-белые и выделения дополнительных частей символов. Существует ряд систем, распознающих печатный текст с низкой вероятностью ошибки, но проблема распознавания рукописного текста на разных языках мира будет всегда актуальна. Не все существующие системы распознавания рукописного текста могут быть применены для печатного, особенно с использованием нейронных сетей. Такие системы чаще всего работают на основе признаковых или шаблонных методов. 

1. Распознавание символов. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Оптическое_распознавание_символов.

2. ABBYY FineReader. URL: https://www.abbyy.com/ru-ru/

3. SimpleOCR system. URL: http://freeanalogs.ru/SimpleOCR.

4. Free-OCR system. URL: http://www.free-ocr.com/.

5. Tesseract-OCR source code. URL: https://github.com/tesseract-ocr

6. OCRFeeder – Распознавание текста. URL: https://pingvinus.ru/program/ocrfeeder.

7. Методы распознавания текста. URL: https://habr.com/ru/post/220077/.

8. Алгоритмы постобработки результатов распознавания текстовых полей. URL : https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/498520/.

9. Шпаргалка по OpenCV – Python. URL: https://tproger.ru/translations/opencv-pythonguide/.

10. Основные операции с изображениями OpenCV. URL: https://arboook.com/kompyuternoe-zrenie/osnovnye-operatsii-s-izobrazheniyami-v-opencv-3python/

11. Keras. URL: https://keras.io

12. Фролов А. В., Титова А. А., Верещагина Е. А. Мониторинг рисков и безопасности перевозок нефти-газа железнодорожным транспортом // Экологические системы и приборы. 2022. № 9. С. 51–53. DOI: 10.25791/esip.9.2022.1319. EDN IHZQEE.

13. Использование графов знаний для формирования интеллектуального капитала компании / Гореликов Р. С., Ярмонов А. С., Добржинский Ю. В. и др. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2024. № 1. С. 23–27. DOI: 10.25791/asu.1.2024.1481. EDN BBFJHA.

14. Ярмонов А. С., Верещагина Е. А., Фролов А. В. Тестирование программ и математическая модель поиска ошибок в программном комплексе // Промышленные АСУ и контроллеры. 2024. № 2. С. 42–44. DOI: 10.25791/asu.2.2024.1489. EDN XIHGXA.

15. Оптимизация обнаружения вредоносного ПО в сетях IoT: Использование распределенных вычислений с учетом ресурсов для повышения безопасности / Ярмонов А. С., Гореликов Р. С., Явтуховский Е. Ю. и др. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2024. № 5. С. 14–22. EDN WHUOWI.

16. Костыркин Н. В., Верещагина Е. А., Фролов А. В. Анализ влияния DRM-системы на производительность в компьютерных играх // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 10. С. 42–50. DOI: 10.25791/asu.10.2023.1467. EDN HLLARC.

17. Самоидентификация узлов сенсорной сети на основе интернета вещей с помощью алгоритма изоморфизма графов / Ярмонов А. С., Гореликов Р. С., Верещагина Е. А. и др. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 11. С. 3–14. DOI: 10.25791/asu.11.2023.1468. EDN LKTZYD.

18. Фролов А. В., Дымченко Ю. В., Верещагина Е. А. Защита облачных корпоративных данных // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 3. С. 37–40. DOI: 10.25791/asu.3.2023.1425. EDN EONGXQ.

19. Разработка системы дистанционного управления с идентификацией личности по отпечатку пальца / Фролов А. В., Дымченко Ю. В., Янголь М. С., Верещагина Е. А. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 4. С. 18–26. DOI: 10.25791/asu.4.2023.1432. EDN HKRLIS.

20. Интерпретация работы Internet of Things на примере строительного объекта / Ярмонов А. С., Гореликов Р. С., Верещагина Е. А., Фролов А. В. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 6. С. 16–23. DOI: 10.25791/asu.6.2023.1441. EDN ALKZQS.

21. Использование технологии блокчейн в системах электронного документооборота / Гореликов Р. С., Ярмонов А. С., Добржинский Ю. В. и др. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 7. С. 41–46. DOI: 10.25791/asu.7.2023.1449. EDN BUOGJH.

22. Фролов А. В., Верещагина Е. А., Золкин А. Л. Big Data в библиотеках и научных исследованиях // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2023. № 2. С. 167–172. DOI: 10.18137/RNU.V9187.23.02.P.167. EDN RRFXKY.

23. Фролов А. В. Титова А. А., Верещагина Е. А. Big Data и виртуальные ЦОД // Промышленные АСУ и контроллеры. 2022. № 2. С. 25–29. DOI: 10.25791/asu.2.2022.1347. EDN AJUXPV.

24. Фролов А. В., Титова А. А., Верещагина Е. А. Электронное голосование без рассекречивания конфиденциальной информации // Промышленные АСУ и контроллеры. 2022. № 6. С. 41–48. DOI: 10.25791/asu.6.2022.1372. EDN JKTTKF.