Система распознавания рукописных букв на основе нейронной сети

В статье предложен метод распознавания образов на примере рукописных букв английского алфавита. Для решения задачи используется программа, реализующая алгоритмы распознавания на основе нейронных сетей. В статье рассмотрены несколько вариантов архитектуры нейронных сетей и их параметры. Для обучения и проверки эффективности работы программы используется открытый набор данных EMNIST (an extension of MNIST to handwritten letters). Продемонстрированы результаты распознавания символов на конкретных примерах.

The System of Handwritten Letters Recognition Based on Neural Network

This paper is about the method of pattern recognition using the example of handwritten letters of the English alphabet. A program was developed to solve this task. This program uses recognition algorithms based on neural networks. The paper studies several variants of the architecture of neural networks and their parameters. To train and test the effectiveness of the program, an open data set EMNIST (an extension of MNIST to handwritten letters) is used. The results of letters recognition on specific examples are demonstrated.

Authors
Publisher
РУДН
Language
English
Pages
159-161
Status
Published
Organizations
  • 1 Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)
Keywords
neural network; image recognition; handwritten letters; нейронная сеть; распознавание образов; рукописные буквы
Date of creation
20.10.2018
Date of change
20.10.2018
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/14524/
Share

Other records

Krupko A.S., Moskaleva F.A., Kovalchukov R.N., Samuilov A.K., Moltchanov D.A.
Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, РУДН, 16–20 апреля 2018 г.. РУДН. P. 52-53
Grigoryeva T.V., Zhukov V.V.
Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, РУДН, 16–20 апреля 2018 г.. РУДН. P. 162-164