Выпускная квалификационная работа “Применение нейронных сетей для распознавания рукописных букв”
Автор (ы)
Аффилиация
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова, г. Якутск, студент
Научный руководитель
Аннотация
На сегодняшний день в мире активно развивается такая область искусственного интеллекта, как нейронные сети. Актуальность разработок в области нейронных сетей обуславливается их широкими возможностями применения в самых различных сферах.
Сейчас известно достаточно обширное количество областей использования искусственных нейронных сетей, где человеческий интеллект малоэффективен, а аналитические расчеты достаточно трудоемки и физически неадекватны. Наиболее распространенные из них: финансы, экономика, производство, медицина, военная промышленность, авиация, энергетика, научные исследования, информационные технологии, искусственный интеллект и т.д.
Рукопись – это отличное средство общения и документирования, которое используется на протяжении тысячелетий, но в последнее время они чаще всего заменяются набором текста на клавиатуре. Тем не менее, рукопись остается самым простым и наиболее эффективным способом выражения мыслей, который позволяет передавать информацию миллионам людей по всему миру. В эпоху компьютерных технологий использование рукописного текста и букв в вычислительных машинах было неудобно и малопрактично для использования в промышленных масштабах, однако с ускорением развития информационных технологий, а также появлением сенсорных устройств, более точных и быстрых камер, сканеров возможность преобразовывать рукописный текст и буквы в данные, понятные компьютеру, стало актуальной задачей на сегодняшний день.
На данном стадии развития системы распознавания рукописных букв существуют непрерывно расширяющиеся возможности для улучшения машинного перевода, почтовых пересылок, проверки подписей, ведение повседневных записей и других областей применения. Главной целью всех систем распознавания рукописных букв заключается в создании машин, способных читать любые буквы с такой же точностью распознавания, что и люди, но при обеспечивающих гораздо большую скорость выполнения задач.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка модели нейронной сети, позволяющей распознавать рукописные буквы русского алфавита.
В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:
- Изучение основных принципов функционирования искусственных нейронных сетей, их видов, преимуществ и недостатков.
- Изучение свойств почерка человека и проблем его распознавания.
- Разработка и обучение модели нейронной сети.
- Тестирование модели нейронной сети на точность при распознавании рукописных букв и сравнение с аналогами.
Объектом исследования является разработка модели нейронной сети и её обучение. Предметом исследования является процесс распознавания рукописных букв с помощью, разработанной и обученной нейронной сети.
В теоретической части были рассмотрены основные понятия и области применения искусственных нейронных сетей, а также были выделены виды нейронных сетей и проведён сравнительный анализ с целью выявления их преимуществ и недостатков.
В практической части работы разработана и обучена сверточная нейронная сеть для распознавания рукописных букв. Кроме того, в рамках исследования было проведено общее тестирование нейронной сети, а также ее тестирование при повороте букв, что позволило оценить ее эффективность и точность в различных условиях. Было также проведено сравнение созданной нейронной сети с аналогами разработанными другими командами из разных стран.
Содержание работы
Загрузка...
Перезагрузить документ 
Открыть в новой вкладке Конкурс, в котором автор работы принял участие:
VI Международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов “ВЫСОКИЕ ЦЕЛИ”, 2023/2024
Отрасль наук
Форма представления работы
Дата публикации работы: 18.09.2023
Добавить комментарий