Methods of optical character recognition based on neural network

Abstract

Оптическим распознаванием символов называют процесс преобразования изображений рукописного или печатного текста в формат, понятный вычислительной технике. Распознавание рукописного текста является активно развивающимся направлением исследований в области обработки изображений и распознавания образов. Весь процесс ОРС включает в себя два этапа: сегментирование строк на слова, слов на символы символы, а затем распознавание. Раньше это происходило путем сопоставления символов с определенным шаблоном. В этой работе рассмотрен подход, использующий нейронные сети.

Optical character recognition refers to the process of translating images of hand-written, typewritten, or printed text into a format understood by machines. Recognition of Handwritten text has been one of the active and challenging areas of research in the field of image processing and pattern recognition. The whole process of recognition includes two phases segmentation of characters into line, word and characters and then recognition. Previously, this was done by matching characters to a specific template. In this paper, we consider an approach using neural networks.