Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4920
Title: Построение универсальных классификаторов текстовых образов русского языка на базе сверточных нейросетей
Other Titles: Construction of universal russian characters classifiers based on convolutional neural networks
Authors: Кузьмицкий, Н. Н.
Keywords: доклады БГУИР
распознавание образов
сверточная нейронная сеть
обучение
комитет
универсальность
способ синтеза
генерация
база
Issue Date: 2015
Publisher: БГУИР
Citation: Кузьмицкий, Н. Н. Построение универсальных классификаторов текстовых образов русского языка на базе сверточных нейросетей / Н. Н. Кузьмицкий // Доклады БГУИР. - 2015. - № 4 (90). - С. 33 - 39.
Abstract: Представлена методика построения универсальных классификаторов текстовых образов, основанная на трехуровневом комитете сверточных нейросетей, генерации и учете специфических особенностей начертания образов, зависящих от способов их синтеза. Эффективность методики подтверждена созданием классификаторов символов русского языка, точность которых превышает уровень ведущего коммерческого аналога при распознавании образов представительной базы, созданной в ходе проведения исследования.Presents the method of constructing universal classifiers of text images based on three-level committee of convolutional neural networks, generation and accounting of specific text patterns features, depending on methods of their synthesis. Efficiency of this method was confirmed by creation classifiers of Russian language characters, accuracy of which exceeds level of leading commercial counterpart in recognition of representative database patterns created in course of research.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4920
Appears in Collections:№4 (90)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kuzmitskiy_Postroyeniye.PDF841,03 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


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