Разработка библиотеки нейросетевого распознавания рукописных символов на машиночитаемых бланках

Шалаева, Алёна Александровна Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Обработка экзаменационных бланков в ручную занимает большое количество времени, а существующие программые продукты не удовлетворяют требуемому уровню точности распознавания. В следствие этого, вознилка необходимость разработки библиотеки нейросетевого распознавания, которая удовлетворяет требуемому уровню точности. С помощью разработанной библиотеки нейросетевого распознавания рукописных символов осуществляется обработка машиночитаемых бланков. Данная работа представляет интерес для организаций осуществляющих проверку экзаменационных бланков.

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………… 15
1 ОБЗОР АЛГОРИТМОВ И БИБЛИОТЕК НЕЙРОСЕТЕВОГО
РАСПОЗНАВАНИЯ…………………………………………………………………………………. 17
1.1 Искусственные нейронные сети…………………………………………………….. 17
1.1.1 Модель формального нейрона …………………………………………………. 17
1.1.2 Функция активации …………………………………………………………………. 18
1.1.3 Алгоритм обучения нейронной сети ………………………………………… 21
1.2 Архитектура нейронных сетей ………………………………………………………. 24
1.2.1 Нейросети прямого распространения ………………………………………. 24
1.2.2 Рекуррентные нейросети …………………………………………………………. 25
1.2.3 Сверточные нейронные сети ……………………………………………………. 26
1.3 Обзор библиотек машинного обучения …………………………………………. 30
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ……………………………………………… 34
2.1 Обучающая выборка …………………………………………………………………….. 34
2.2 Определение оптимальных параметров для реализации CNN ………… 37
2.3 Проектирование логической модели системы ……………………………….. 40
3 РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ……………………….. 43
4 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ…………………………………………………………………………. 44
4.1 Предпроектный анализ …………………………………………………………………. 44
4.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования ………….. 44
4.1.2 Анализ конкурентных технических решений …………………………… 46
4.1.3 QuaD-анализ ……………………………………………………………………………. 47
4.1.4 SWOT-анализ ………………………………………………………………………….. 49
4.2 Определение возможных альтернатив разработки …………………………. 50
4.3 Организация и планирование работ ………………………………………………. 51
4.3.1 Продолжительность этапов работ ……………………………………………. 53
4.3.2 Расчет накопления технической готовности …………………………….. 57
4.4 Бюджет научно-технического исследования ………………………………….. 58
4.4.1 Расчет материальных затрат…………………………………………………….. 58
4.4.2 Расчет основной заработной платы исполнителей системы ……… 59
4.4.3 Расчет затрат по дополнительной заработной плате …………………. 60
4.4.4 Расчет отчислений во внебюджетные фонды …………………………… 61
4.4.5 Расчет накладных расходов……………………………………………………… 61
4.4.6 Формирование бюджета затрат проекта …………………………………… 62
4.5 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой,
бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования .. 62
4.6 Вывод …………………………………………………………………………………………… 65
5 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ………………………………………………. 67
5.1 Производственная безопасность ……………………………………………………. 67
5.2 Вредные производственные факторы…………………………………………….. 68
5.2.1 Повышенный уровень электромагнитных излучений ………………….. 68
5.2.2 Повышенные показатели микроклимата ……………………………………… 69
5.2.3 Повышенный уровень шума ……………………………………………………….. 70
5.2.4 Недостаточность освещенности рабочей зоны …………………………….. 70
5.2.5 Психофизические факторы ………………………………………………………… 71
5.3 Опасные производственные факторы ……………………………………………. 72
5.3.1 Опасность поражения электрическим током ……………………………. 72
5.3.2 Опасность возникновения пожара……………………………………………. 73
5.4 Экологическая безопасность …………………………………………………………. 73
5.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………. 74
5.6 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности … 74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………………………………….. 76
ПРИЛОЖЕНИЕ А ……………………………………………………………………………………. 80
ПРИЛОЖЕНИЕ Б …………………………………………………………………………………….. 90

В настоящее время для решения многих практических задач в
различных сферах человеческой деятельности широкое распространение
получили нейронные сети. Данные модели искусственного интеллекта
используются при диагностике, прогнозировании, в решении
оптимизационных задач, а также в задачах распознавания образов и анализа
изображений. Обладая высокой аппроксимирующей способностью,
нейронная сеть, обучившись на экспериментальных данных, способна решать
поставленные задачи с высокой степенью точности.
Целью данной работы является разработка библиотеки нейросетевого
распознавания символов на машиночитаемых бланках.
Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
изучение и анализ предметной области, выявление и документирование
требований к разрабатываемой библиотеке, проектирование архитектуры
ИНС, реализация функциональных возможностей и пользовательского
интерфейса.
Для решения данных задач, используются тип нейронных сетей,
называемый сверточным. Сверточная нейронная сеть (СНС) состоит из серии
слоев. Берётся изображение, пропускается через чередование свёрточных,
нелинейных слоев, и с помощью полносвязного слоя порождается вывод. В
качестве вывода может выступать класс или вероятность класса, которое
лучше всего описывает изображение.
В работе был проведен анализ уже существующих библиотек
нейросетевого распознавания. Вследствие, было принято решение разработки
данной библиотеки, позволяющей упростить процесс ее интеграции с
подсистемой предобработки и сегментации.
Объектом исследования в данной работе являет разработанная
сверточная нейросеть для распознавания объектов – рукописных символов.
Предметом исследования выступает разработка программного
продукта, содержащего в себе библиотеку нейросетевого распознавания.

Распознавание рукописного текста является одной из важнейших задач
при обработке машиночитаемых бланков. В качестве метода машинного
обучения были выбраны нейронные сети.
В данной работе был проведен сравнительный анализ использования
сверточной и простой нейронной сети, типа персептрон для распознавания
рукописных символов. В результате проведенных исследований было
установлено, что использования сверточной нейронной сети будет наиболее
оптимальным для распознавания рукописного текста. Преимуществом данной
сети является меньшее количество настраиваемых параметров и более высокая
точность распознавания символов.
Так же выявлена наиболее подходящая архитектура СНС.
Проанализированы алгоритмы оптимизации на основе метода градиентного
спуска. Выбрана функция активации нейронов. Произведено тестирование
уже существующих библиотек проводились с использованием базы данных
рукописных символов предоставленном предприятием, для которого был
разработан данный продукт.
Итогом проделанной работы является разработка библиотеки,
включающая в себя основные классы и функции необходимые для реализации
распознавания рукописных символов на машиночитаемых бланках. Точность
распознавания рукописных символов составила 96,4%.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Татьяна Б.
    4.6 (92 отзыва)
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские ди... Читать все
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские диссертации, курсовые работы средний балл - 4,5). Всегда на связи!
    #Кандидатские #Магистерские
    138 Выполненных работ
    Анна В. Инжэкон, студент, кандидат наук
    5 (21 отзыв)
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссе... Читать все
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссертаций. Работала в маркетинге. Практикующий бизнес-консультант.
    #Кандидатские #Магистерские
    31 Выполненная работа
    Татьяна С. кандидат наук
    4.9 (298 отзывов)
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (пос... Читать все
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (поставки напрямую с издательств), доступ к библиотеке диссертаций РГБ
    #Кандидатские #Магистерские
    551 Выполненная работа
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Рима С.
    5 (18 отзывов)
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный универси... Читать все
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный университет, являюсь бакалавром, магистром юриспруденции (с отличием)
    #Кандидатские #Магистерские
    38 Выполненных работ
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Шиленок В. КГМУ 2017, Лечебный , выпускник
    5 (20 отзывов)
    Здравствуйте) Имею сертификат специалиста (врач-лечебник). На данный момент являюсь ординатором(терапия, кардио), одновременно работаю диагностом. Занимаюсь диссертац... Читать все
    Здравствуйте) Имею сертификат специалиста (врач-лечебник). На данный момент являюсь ординатором(терапия, кардио), одновременно работаю диагностом. Занимаюсь диссертационной работ. Помогу в медицинских науках и прикладных (хим,био,эколог)
    #Кандидатские #Магистерские
    13 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Модернизация системы автоматизации АСУ ТП АО «Farg’onaazot»
    📅 2020год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Интеграционный сервис передачи данных между АСУ ТП и MES
    📅 2018год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Методы сегментации новообразований головного мозга
    📅 2020год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)