Разработка нейросетевого алгоритма распознавания надписей на изображениях реальных сцен

Abstract

Объектом проектирования и разработки является нейросетевой алгоритм распознавания надписей на изображениях реальных сцен. В процессе исследования был проведён анализ существующих моделей обнаружения текстовых областей на изображениях реальных сцен, на основании которого был произведён выбор модели для дальнейшей реализации. В результате был предложен нейросетевой алгоритм распознавания надписей на изображениях реальных сцен. В ходе проведения тестирования были подобраны такие параметры нейронной сети как размеры входных изображений, количество и типы используемых слоёв. В результате конечного обучения нейросетевого алгоритма удалось добиться высокой точности.

The object of design and development is a neural network algorithm for text recognition on images of real scenes. In the process of researching analytical reviews of existing methods for detecting text areas on images of real scenes were conducted. A model for implementation was chosen. As a result, a neural network algorithm for text recognition on images of real scenes was proposed. As a stage for the selection of the neural network parameters, such parameters as the size of the input images, the number and types of layers used were changed. High accuracy was achieved during the training part.