АДАПТАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ СЛИТНОГО РУКОПИСНОГО ТЕКСТА

Аннотация

В статье предлагается подход к адаптации нейросетевых моделей для создания OCR-систем, рассчитанных на работу со слитным неограниченным рукописным текстом. Подход основан на отказе от распознавания слитных символов и переходу к распознаванию отдельных штрихов, из которых затем собираются символы и/или слова текста. Рассматриваемый подход позволяет существенно понизить размерность нейронных сетей, используемых в OCR-системах, что приведет к повышению их производительности и качества распознавания.