| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кузьмицкий, Н. Н. | - |
| dc.date.accessioned | 2015-10-13T10:52:20Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-13T06:25:54Z | - |
| dc.date.available | 2015-10-13T10:52:20Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-13T06:25:54Z | - |
| dc.date.issued | 2015 | - |
| dc.identifier.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. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4920 | - |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | распознавание образов | ru_RU |
| dc.subject | сверточная нейронная сеть | ru_RU |
| dc.subject | обучение | ru_RU |
| dc.subject | комитет | ru_RU |
| dc.subject | универсальность | ru_RU |
| dc.subject | способ синтеза | ru_RU |
| dc.subject | генерация | ru_RU |
| dc.subject | база | ru_RU |
| dc.title | Построение универсальных классификаторов текстовых образов русского языка на базе сверточных нейросетей | ru_RU |
| dc.title.alternative | Construction of universal russian characters classifiers based on convolutional neural networks | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | 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. | - |
| Appears in Collections: | №4 (90)
|
