ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Онтотекстология интернета

    Авторы: К.С. Лащенко, Н.Г. Соколов, О.А. Гудаев

    Описание: В данной работе представлена новая структура организации знаний и различного текстового материала в сети Интернет, которая позволит существенно улучшить использование памяти серверов путем разумного выбора текстового материала и удаления повторяющихся текстов среди множества сайтов

    Источник: Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ІУС КМ - 2015) / Сборник материалов VI Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. — Донецк, ДонНТУ — 2015, с. 137-145.[ссылка на сборник]

  2. Применение искусственной нейронной сети для дешифрации лексикографических кодов расширенной реальности

    Авторы: К.С. Лащенко, О.А. Гудаев

    Описание: В данной работе рассмотрен способ кодирования маркеров расширенной реальности для распознавания системой расширенной реальности и отображения объектов. Определен метод дешифрации закодированных маркеров. Рассмотрена возможность применения нейронной сети с целочисленными коэффициентами в качестве декодера. Определена эффективность дешифрации нейронной сети в сравнении со стандартным алгоритмом сравнения.

    Источник: Информатика, управляющие системы, математической и компьютерное моделирование (ИУСМКМ - 2016) / Сборник материалов VII Международной научно-технической конференции в рамках II Международного Научного форума Донецкой Народной Республики. — г. Донецк, ДонНТУ — 2016, с. 388-393.[ссылка на сборник]

    3. Тематические статьи

  3. OCR - технология распознавания сканированного текста, программы и онлайн инструменты

    Авторы: Владимир Баталий

    Описание: Обзор доступных онлайн-сервисов для распознавания текста

    Источник: MatrixBlog

  4. Технологии оптического распознавания текстов

    Авторы: Andrey Travin

    Описание: Статья с обзором на существующие технологии оптичского распознавания текста

    Источник: WolfPromotion

  5. Распознавание образов и анализ изображений: теория и опыт решения практических задач

    Авторы:С. В. Абламейко, В. В. Краснопрошин, В. А. Образцов

    Описание: В работе обобщается опыт теоретических и прикладных исследований, проводимых на кафедре информационных систем управления при выполнении различного рода государственных научно-практических (в том числе и международных) проектов

    Источник:Белорусский государственный университет. – Минск

  6. Метод предварительной фильтрации изображений для повышения точности распознавания образов

    Авторы:Ю.А. Коваль, М.В. Филиппов

    Описание: В данной работе рассмотрен метод предобработки изображений с использованием билатерального фильтра и шок-фильтра для последующего распознавания образов методом контурного анализа.

    Источник:Инженерный журнал: наука и инновации. Электронное научно-техническое издание

  7. Optical Character Recognition

    Авторы: Terri Lenox, Charles Woratschek

    Описание: Статья об истории и развитии технологий распознавания текста

    Источник: Электронная энциклопедия

  8. Applying Neural Networks to Character Recognition

    Автор: Eric W. Brown

    Описание: Статья о том, как следует настраивать нейронную сеть для распознавания символов

    Источник: College of Computer and Information Science

  9. Нейронные сети Кохонена

    Авторы: Горбаченко В.И.

    Описание: Рассматриваются архитектура и алгоритм обучения сети Кохонена

    Источник: Научно-исследовательский центр

    10. Переводы статей

  10. Обнаружение текста и распознавание символов на изображениях с неконтролируемой функцией обучения.

    Авторы:Adam Coates, Blake Carpenter, Carl Case, Sanjeev Satheesh, Bipin Suresh, Tao Wang, David J. Wu, Andrew Y. Ng

    Автор перевода:Лащенко К.С.

    Описание:В данной статье было предложено разработать систему распознавания текста на изображениях с применением новейших методов машинного обучения - в частности, крупномасштабные алгоритмы для автоматического изучения функций из немеченных данных, которые позволяют строить высокоэффективные классификаторы для обнаружения и распознавания в высокоточной сквозной системе.

    Источник (англ.):Adam Coates, Blake Carpenter, Carl Case, Sanjeev Satheesh, Bipin Suresh, Tao Wang, David J. Wu, Andrew Y. Ng - Text Detection and Character Recognition in Scene Images with Unsupervised Feature Learning [Источник оригинальной статьи]