груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Please use this identifier to cite or link to this item: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1447
Title: Система розпізнавання та перетворення символів в текст на основі нейронної мережі
Other Titles: автореферат кваліфікаційної роботи на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» , спеціальність 122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології»
Authors: Шеремет, К. О.
Keywords: автореферат
бакалаврська робота
комп'ютерні науки
Козлов Олексій Валерійович
комп’ютерний зір
рекурентна нейронна мережа
згорткова нейронна мережа
Tesseract
розпізнавання символів
Issue Date: 2020
Publisher: ЧНУ ім. Петра Могили
Abstract: Дипломна робота на здобуття освітньої кваліфікації «бакалавр комп’ютерних наук та інформаційних технологій» в галузі знань 12 «Інформаційні технології» за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології» Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв Дипломна робота присвячена розробці програмного застосунку на основі нейронної мережі для розпізнавання та перетворення символів в текст. Об’єкт дослідження – система обробки зображень з метою виділення, класифікації та подальшого використання текстової інформації. Предмет дослідження – методи, засоби та алгоритми машинного навчання для розпізнавання тексту. Метою дипломної роботи є розробка та дослідження системи для розпізнавання символів та перетворення їх в текст. В роботі описано основні принципи проектування штучних нейронних мереж та інструменти для вирішення задач розпізнавання та класифікацій зображень. Спираючись на аналіз різних архітектур нейронної мережі, було обрано й оптимізовано власну модель, в основі якої знаходиться композиція згорткової нейронної мережі. Згорткова нейронна мережа є багаторівневою архітектурою, що самостійно визначає найважливіші характеристики на вхідних даних. Дипломна робота складається з фахового розділу і спеціальної частини з охорони праці. Пояснювальна записка дипломної роботи складається зі вступу, трьох розділів, висновків та додатків. В першому розділі розглядаються теорія розпізнавання об’єкта методами машинного навчання, основні архітектури та методології моделювання штучних нейронних мереж та використання їх у різних сферах життя. В другому розділі проводиться порівняльний аналіз різних архітектур в залежності від типу поставленого завдання, вибір більш оптимальної для вибраної цілі. Також відбувається описування різних шляхів покращення структури нейронної мережі. У третьому розділі розглядаються необхідні інструменти та їх принцип роботи для виконання поставленої задачі, а також розробка й налаштування програмного забезпечення. Дипломна робота містить: сторінок – 92, рисунків – 32, таблиць – 15, джерел – 44.
Description: Шеремет К. О. Система розпізнавання та перетворення символів в текст на основі нейронної мережі : автореф. кваліфік. роботи на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології» / К. О. Шеремет , ЧНУ ім. Петра Могили. - Миколаїв, 2020. - 12 с.
URI: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1447
Appears in Collections:Факультет комп'ютерних наук (ба)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
403 Шеремет К.О. Автореферат.pdf132.37 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.