| Постоянная ссылка (СИД2) |
J2234142822 |
| Название |
Распознавание табличной информации с использованием сверточных нейронных сетей |
| Автор |
Винокуров И. В. |
| Автор |
Елизаров А. М. |
| Автор |
Знаменский С. В. |
| Источник |
Программные системы: теория и приложения. Электронный журнал |
| Страницы/Объём |
3-30 |
| Сокращ. назв. источника |
Прогр. системы: теория и прил. Электрон. ж. |
| Год |
2023 |
| Том |
14 |
| Номер |
1 |
| Адрес в Интернет |
http://elibrary.ru/item.asp?id=52261187 |
| Постоянная ссылка (СИД) |
J22341428 |
| Ключевые слова (авторские) |
нейронные сети глубокого обучения%сверточные нейронные сети |
| Место хранения |
Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ |
| Дата регистрации в ВИНИТИ |
23.07.2024 |
| Язык текста |
русский |
| Язык резюме |
английский |
| Аннотация |
Показана актуальность выявления табличной информации и распознавания ее содержимого для обработки отсканированных документов. Описано формирование набора данных для обучения, валидации и тестирования нейронной сети глубокого обучения (DNN) YOLOv5s для обнаружения простых таблиц. Отмечена эффективность использования этой DNN при работе с отсканированными документами. С использованием Keras Functional API сформирована сверточная нейронная сеть (CNN) для распознавания основных элементов табличной информации - цифр, основных знаков препинания и букв кириллицы. Приведены результаты исследования работы этой CNN. Описана реализация выявления и распознавания табличной информации на отсканированных документах в разработанной ИС актуализации информации в базах данных системы ЕГРН Росреестра |
| Тематический раздел |
Информатика |