Pre-processing methods effectiveness for handwriting recognition by photo

Berezovskyi, M. Y., Bushyn, I. M. (2021) Pre-processing methods effectiveness for handwriting recognition by photo. Актуальні проблеми природничих і гуманітарних наук у дослідженнях молодих учених «Родзинка – 2021» : XXІIІ Всеукраїнська наукова конференція молодих учених / редкол. : О. В. Черевко (голова) [та ін.]. с. 534-537.

Text 2021_rodzinkа-534-537.pdf Download (486kB)

Резюме

Abstract. This article presents results of effectiveness comparison of image pre-processing methods for handwriting recognition from an image. It describes recognition accuracy increase/decrease depending on pre-processing methods with the artificial neural network consisting of 5 convolutional layers that use max-pooling between layers and 2 recurrent layers with 256 neurons at the hidden level. The resulting methods combination improves the final accuracy by 7.5% comparing to the initial accuracy. (У цій статті представлені результати порівняння ефективності методів попередньої обробки зображень для розпізнавання рукописного вводу із зображення. Він описує збільшення / зменшення точності розпізнавання залежно від методів попередньої обробки за допомогою штучної нейронної мережі, що складається з 5 згорткових шарів, які використовують макс-пул між шарами та 2 повторюваних шари з 256 нейронами на прихованому рівні. Отримана комбінація методів покращує кінцеву точність на 7,5% порівняно з початковою точністю.)

Actions (login required)

Перегляд елементу