Работы автора

Работа посвящена решению задачи сегментации текстовых изображений, целью которой является выделение на изображении документа текстовых блоков, соответствующих колонкам, заголовкам, колонтитулам и т. д. Проводится обзор существующих методов сегментации изображений, в том числе предназначенных и для поиска и выделения на изображениях текстовых блоков. Анализируются как классические методы, так и методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Для решения поставленной задачи предлагается подход на основе свёрточных нейронных сетей и модели U-Net. Описывается метод автоматической генерации обучающих примеров для обучения нейронной сети. Рассматривается процессы настройки модели, её обучения и тестирования. Приводятся результаты численного исследования обученных моделей на реальных данных.

Настоящая работа посвящена разработке и анализу нейросетевых подходов и методов к решению задачи распознавания рукописных документов. Для решения данной задачи в работе предлагается использовать модели глубоких нейронных сетей. Рассматриваются вопросы конфигурации и обучения рассматриваемых моделей, также описываются и анализируются возможные их усовершенствования. Приводятся результаты численного исследования всех предложенных подходов и сравнение их эффективности в решении поставленной задачи.