Please use this identifier to cite or link to this item: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2679
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorОвсянникова, А. В.-
dc.date.accessioned2023-03-14T10:11:21Z-
dc.date.available2023-03-14T10:11:21Z-
dc.date.issued2023-02-
dc.identifier.urihttps://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2679-
dc.descriptionОвсянникова А. В. Система розпізнавання рукописних символів на основі згорткових нейронних мереж : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки» / А. В. Овсянникова ; ЧНУ ім. Петра Могили. – Миколаїв, 2023. – 112 с.uk_UA
dc.description.abstractМагістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці та здійсненню програмної реалізації системи розпізнавання рукописних символів на основі згорткових нейронних мереж. Що є актуальним при розпізнаванні рукописних документів, оскільки підвищує ефективність автоматизації при переносі інформації з паперових рукописних носіїв до електронних документів. Об’єкт дослідження – процес розпізнавання зображень в автоматизованих системах обробки інформації. Предмет дослідження – програмні засоби для автоматичного розпізнавання рукописних символів, побудовані на основі згорткових нейронних мереж. Мета дослідження – підвищення ефективності розпізнавання рукописних символів шляхом створення системи розпізнавання на основі згорткових нейронних мереж. Дипломна робота складається з фахової, методичної і спеціальної частини з охорони праці. Пояснювальна записка дипломної роботи складається зі вступу, трьох розділів, висновків та додатку. У першому розділі розкрито теоретичні засади оптичного розпізнавання символів, розглянуто сучасні підходи до створення систем їх розпізнавання. У другому розділі обґрунтовано вибір технологій і засобів розробки системи розпізнавання рукописних символів. У третьому розділі описано проєктування та програмну реалізацію системи розпізнавання рукописних символів на основі згорткових нейронних мереж. У спеціальній частині з охорони праці розглядаються питання охорони праці та безпеки у надзвичайних ситуаціях. Дипломна робота містить ___ сторінку (без додатків), ___ рисунків, ___ таблиці, ___ джерел, ___ додаток. The master's thesis is devoted to the development and implementation of a software implementation of a system for recognizing handwritten characters based on convolutional neural networks. What is relevant when recognizing handwritten documents, which contributes to the efficiency of automation when transferring information from paper handwritten documents to electronic documents. Object of research – the process of image recognition in automated information processing systems. Subject of research – software tools for automatic recognition of handwritten characters built on the basis of convolutional neural networks. The purpose of the study is to increasing the efficiency of recognition of handwritten characters by creating a recognition system based on convolutional neural networks. The thesis consists of a professional, methodical and special part on labor protection. The explanatory note of the thesis consists of an introduction, three sections, conclusions and an appendix. In the first chapter, the theoretical foundations of optical character recognition are revealed, modern approaches to the creation of character recognition systems are considered. In the second chapter, the choice of technologies and tools for the development of a character recognition system is substantiated. The third chapter describes the design and software implementation of a handwritten character recognition system based on convolutional neural networks. The special part on labor protection deals with issues of labor protection and safety in emergency situations. Thesis contains ___ page (without appendices), ___ figures, ___ tables, ___ sources, ___.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЧНУ ім. Петра Могилиuk_UA
dc.subjectкафедра інтелектуальних інформаційних системuk_UA
dc.subjectБолюбаш Н. М.uk_UA
dc.subjectоптичне розпізнавання символівuk_UA
dc.subjectрозпізнавання рукописних текстівuk_UA
dc.subjectсегментаціяuk_UA
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk_UA
dc.subjectкласифікаторuk_UA
dc.subjectoptical character recognitionuk_UA
dc.subjecthandwriting recognitionuk_UA
dc.subjectsegmentationuk_UA
dc.subjectconvolutional neural networkuk_UA
dc.subjectclassifieruk_UA
dc.titleСистема розпізнавання рукописних символів на основі згорткових нейронних мережuk_UA
dc.title.alternativeкваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки»uk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Appears in Collections:Факультет ком'ютерних наук

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Овсянникова.pdf1.96 MBAdobe PDFView/Open


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