Введение 3
1 Анализ методов распознавания символов 4
2 Распознавание английских прописных букв с помощью программы DEDUCTOR 7
2.1 Описание программы DEDUCTOR 7
2.2 Подготовка данных для обучения нейросети 9
2.3 Построение нейросетевой модели в среде DEDUCTOR 13
2.4 Тестирование нейронной сети 15
Заключение 21
Список используемой литературы 22
Задача распознавания любого рукописного символа представляется весьма непростой задачей с множеством особенностей. Однако ее решение сопровождается значительным практическим интересом, исходя из того что создание эффективного алгоритма распознавания позволило бы, в частности, сэкономить время для записи информации с документов на компьютер, исключив из этой системы человека.
Существуют коммерчески успешные программы (например, ABBY FineReader), которые способны считывать простой, не сильно зашумленный текст для последующего сохранения. Однако, при наличии спроса на такие программы, аналогов, способных считывать даже чуть искаженный текст с последующим преобразованием в документ хорошего качества, недостаточно.
Целью курсовой работы заключается в нейросетевом распознавании английских прописных букв с помощью программы Deductor Studio Academic.
В рамках курсовой работы, посвященной разработке модели распознавания английских прописных букв, были решены следующие задачи:
- подготовлена обучающая выборка для обучения нейронной сети;
- обучена нейросеть;
- подготовлена тестовая выборка для тестирования нейросети;
- протестирована нейросеть.
Таким образом, можно сделать вывод, что цель курсовой работы, заключающаяся в нейросетевом распознавании английских прописных букв, достигнута.
