Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47174
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorSkurko, I. A.-
dc.date.accessioned2022-06-01T08:04:52Z-
dc.date.available2022-06-01T08:04:52Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationCкурко, И. А. Использование алгоритмов OCR для решения задачи верификации персональных документов / И. А. Cкурко // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 76–77. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47174-
dc.description.abstractРассмотрен алгоритм выделения машиносчитываемых зон на фотографии персонального документа. Для оптического распознавания символов внутри машиносчитываемых зон предложена графовая глубокая нейронная сеть, показывающая наивысший показатель по гармоническому среднему. An algorithm for selecting machine readable zones in a photograph of a personal document is considered. For optical character recognition within machine readable zones, a graph deep neural network is proposed, showing the highest indicator in terms of harmonic mean.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectоптическое распознавание символовru_RU
dc.subjectкомпьютерное зрениеru_RU
dc.subjectнейронные сетиru_RU
dc.subjectoptical character recognitionru_RU
dc.subjectcomputer visionru_RU
dc.subjectneural networksru_RU
dc.titleИспользование алгоритмов OCR для решения задачи верификации персональных документовru_RU
dc.title.alternativeUsing OCR algorithms for solving the problem of personal documents verificationru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
Appears in Collections:Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Skurko_Ispolzovaniye.pdf191.32 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

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