Рецензия   выпускной квалификационной работы  бакалавра  Федоровой Анны Алексеевны «Распознавание английского текста сверточной нейронной сетью»  		Работа Федоровой А.А. посвящена проблеме применения методов машинного обучения в задачах распознавания образов. В настоящее время одним из перспективных методов решения этой задачи являются сверточные нейронные сети.  	В работе рассматриваются принципы построения сверточных нейронных сетей,   приводятся математические модели типов ее слоев – сверточного, субдискретизирующего и полносвязанного.    Автором подробно анализируется процедура обучения сети. 	После рассмотрения теоретических основ построения сети автором разрабатывается сверточная нейронная сеть для распознавания изображений английского текста. В работе предлагается архитектура такой сети, содержащая три сверточных и три субдискретизирующих слоя, а также один полносвязный слой.  Предлагаемая архитектура реализована в среде Matlab с использованием соответствующей библиотеки. Эта сеть обучалась и тестировалась на тренировочном и контрольном наборах соответственно. Эти наборы были получены из известной базы данных, предназначенной для проверки систем OCR. Разработанная сеть применялась для распознавания изображений реальных английских текстов и использовалась, в том числе, и для сегментации текста. Результаты распознавания показали хорошую точность, для данного класса изображений. К недостаткам работы следует отнести: 1. Отсутствие обоснования выбора предлагаемой архитектура сверточной сети. 2. В работе приведены только результаты точности распознавания, но нет оценок ошибок распознавания первого и второго рода, а также отсутствует сравнение результатов распознавания с аналогичными системами.      Считаю, что квалификационная работа Федоровой А.А.  заслуживает оценки «Отлично»   Рецензент доцент кафедры КММС факультета ПМ-ПУ 					                           В.М. Гришкин к.т.н.