Pre-processing methods effectiveness for handwriting recognition by photo

Berezovskyi, M. Y. and 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.]. pp. 534-537.

[img] Text
2021_rodzinkа-534-537.pdf

Download (486kB)

Abstract

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.)

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Artificial Neural Network ; Convolutional Neural Network ; Handwriting Recognition ; Image Pre-Processing ; розпізнавання рукописного тексту ; штучна нейронна мережа ; згорткова нейронна мережа попередня обробка зображень
Subjects: Комп'ютерні науки
Комп'ютерні науки
Divisions: Навчально-науковий інститут інформаційних та освітніх технологій
Depositing User: Наукова Бібліотека
Date Deposited: 05 Apr 2023 06:41
Last Modified: 22 Mar 2024 09:30
URI: https://eprints.cdu.edu.ua/id/eprint/5404

Actions (login required)

View Item View Item