Система розпізнавання рукописного тексту на основі динамічного передбачення

Abstract

Магістерська дисертація: 99 с., 14 рис., 26 табл., 22 джерел. Тема магістерської дисертації: «Система розпізнавання рукописного тексту на основі динамічного передбачення». Об’єкт дослідження – цифрові знімки, що містять друкований та рукописний текст. Предмет дослідження – методи та підходи для розпізнавання друкованого та рукописного тексту. Мета роботи – розробка системи для розпізнавання рукописного і друкованого тексту на основі динамічного передбачення. Методи дослідження – алгоритми на підходи для задач розпізнавання рукописного тексту. Проведений огляд існуючих методів розпізнавання тексту із цифрових зображень, а також проведено порівняльний аналіз серед усіх методів. Проведено декомпозицію задачі та обрано найефективніші методи та алгоритми для задачі розпізнавання тексту. Створено програмний продукт для виявлення тексту з цифрових фотографій. У роботі представлені результати роботи програми на створеній вибірці зображень рукописного та друкованого тексту. Модель побудована за допомогою мови програмування Python, а сам програмний продукт за допомогою фреймворку JavaFX.Master dissertation: 99 pp., 14 pp., 26 pp., 22 sources. Theme of the master's thesis: "The system of recognition of the handwritten text on the basis of dynamic prediction". The object of research is digital images containing printed and handwritten text. Subject of research - methods and approaches for recognition of printed and handwritten text. The purpose of the work is to develop a system for recognizing handwritten and printed text based on dynamic prediction. Methods of research - algorithms on approaches for the recognition of handwritten text. An overview of existing methods for recognizing text from digital images was conducted, and a comparative analysis was performed among all methods. A decomposition of the problem was made and the most effective methods and algorithms for the text recognition problem were selected. A software product for detecting text from digital photos has been created. The paper presents the results of the program work on a sample of handwritten and printed text images. The model is built using the Python programming language, and the software product itself using the JavaFX framework