Распознавание рукописного текста с помощью нейронных сетей

Abstract

В данной работе рассматриваются нейросетевые подходы распознавание рукописного текста в режиме офлайн. В качестве основных нейросетевых подходов перевода одной последовательности в другую были рассмотрены и реализованы подходы с вниманием, использованием временной классификации по рейтингу, а также с использованием модели рекуррентного трансдьюсера. Для обучения моделей использовались общедоступные выборки, а также генеративно-состязательные модели, которые позволяют генерировать рукописный текст. В результате анализа моделей были выделены основное достоинства и недостатка, а в результате вычислительного эксперимента с обучением моделей были получены значения метрик, описывающих качество распознавания рукописного текста такими моделями. Полученные модели можно использовать в качестве одной из основных составных частей системы распознавания рукописного текста