Моделювання систем комп'ютерного відтворення та розпізнавання цифрових зображень

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці та аналізу моделей з використанням штучних нейронних мережі для розв'язку задачі класифікації рукописних цифр. У роботі проведено огляд наявних методів та алгоритмів у тематиці комп'ютерного зору, розпізнавання та класифікації. Мета - розробка та аналіз моделей з використанням штучних нейронних мережі для розв'язання задачі класифікації рукописних цифр. Побудована та оптимізована власна модель, в основі якої стоїть композиція загорткової нейронної мережі та повнозв'язного класифікатора. Також побудовані інші моделі, такі як перцептрони, з якими були проведені експерименти, та досліджено вплив початкових значень гіперпараметрів на результат класифікації, попередньої обробки даних та застосовані різні підходи до зміни елементів архітектури. Автоматичне розпізнавання і класифікація рукописних цифр має прикладне значення при автоматизованому сортуванні пошти за поштовим кодом, автоматизоване читання чеків, податкових декларацій, а також введення інформації даних у бази даних комп'ютера. Результати даної роботи можуть бути застосовані для вирішення більш глобальної задачі детектування і розпізнавання рукописного тексту на фото та відеопотоці.