Разработка библиотеки нейросетевого распознавания рукописных символов на машинопечатаемых бланках

Авдеев, Николай Геннадьевич Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Объектом исследования являются алгоритмы распознавания рукописных символов на изображении. Цель работы – разработка алгоритмов и библиотеки распознавания машиночитаемых бланков на основе сверточных нейронных сетей. Реализованная библиотека используется в модуле верификации системы для проведения диагностических работ ЕГЭ в РЦОИ Томской области.

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………………………… 18

1 СУЩЕСТВУЮЩИЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕСС ………………………………. 20

2 ШАБЛОНИЗАЦИЯ БЛАНКОВ ……………………………………………….. 26

3 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ … 28

3.1 Искусственные нейронные сети …………………………………………. 28

3.1.1 Сверточные нейронные сети ………………………………………… 33

4 РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ НА ОСНОВЕ
СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ……………………………………………………….. 38

4.1 Подготовка обучающей выборки ……………………………………….. 38

4.1.1 Метод эластичных искажений………………………………………. 39

4.2 Обучение нейронной сети ………………………………………………….. 43

4.2.1 Подбор архитектуры нейронной сети для распознавания
букв 47

4.2.2 Подбор архитектуры нейронной сети для распознавания
цифр, минусов и запятых…………………………………………………………………… 49

4.3 Результаты обучения …………………………………………………………. 51

4.4 Реализация программной части ………………………………………….. 54

5 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ
И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ ……………………………………………………………………… 56

5.1 Организация и планирование ОКР (НИР) работ …………………. 56

5.1.1 Определение продолжительности этапов работ …………….. 57

5.2 Расчет затрат на выполнение проекта…………………………………. 59

5.2.1 Расчет основной заработной платы ………………………………. 59
5.2.2 Расчет затрат на социальный налог ………………………………. 60

5.2.3 Расчет затрат на электроэнергию ………………………………….. 60

5.2.4 Расчет амортизационных расходов ……………………………….. 61

5.2.5 Расчет прочих расходов ……………………………………………….. 62

5.2.6 Расчет общей себестоимости проекта …………………………… 62

5.2.7 Расчет прибыли ……………………………………………………………. 63

5.2.8 Расчет НДС ………………………………………………………………….. 63

5.2.9 Цена разработки НИР …………………………………………………… 63

5.3 Оценка экономической эффективности проекта …………………. 63

5.3.1 Определение срока окупаемости инвестиций (PP – payback
period) 64

6 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ …………………………………… 70

6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения
безопасности ………………………………………………………………………………………… 71

6.1.1 Правовые нормы трудового законодательства для рабочей
зоны оператора ПЭВМ ……………………………………………………………………… 71

6.1.2 Влияние разработанного программного обеспечения на
рабочий процесс ……………………………………………………………………………….. 74

6.2 Производственная безопасность ………………………………………… 75

6.2.1 Вредные производственные факторы ……………………………. 77

6.2.2 Опасные производственные факторы……………………………. 84

6.3 Экологическая безопасность ……………………………………………… 85

6.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………… 86

6.5 Выводы по разделу ……………………………………………………………. 89

ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………….. 90
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ………………………………. 91

Приложение А ………………………………………………………………………………. 96

Overview of existing recognition methods ……………………………………… 97

Artifical neural networks ………………………………………………………….. 97

Implementation of recognition methods based on the convolutional
neural network ……………………………………………………………………………………… 104

Training sample preparation ……………………………………………………. 104

Приложение Б ……………………………………………………………………………… 109

Приложение В …………………………………………………………………………….. 111

Приложение Г ……………………………………………………………………………… 113

Приложение Д …………………………………………………………………………….. 115

Контроль знаний, умений и навыков является важным звеном
учебного процесса. От его организации во многом зависит результат
обучения. В процессе контроля выявляются как достоинства, так и
недостатки знаний и умений учащихся, что позволяет управлять учебным
процессом, совершенствуя формы и методы обучения. Массовые
тестирования проводятся по регламентируемым процедурам и требуют
особого подхода к организации и обработке. К такому методу контроля
знаний относится и Государственная итоговая аттестация (ГИА) – форма
оценки степени и уровня освоения обучающимися основных
образовательных программ, соответствующим требованиям федерального
государственного образовательного стандарта. Для ознакомления учеников 9
и 11 классов с заданиями ГИА, а также его процедурой проведения
проводятся диагностические работы ОГЭ и ЕГЭ. Существующий формат
проведения данного мероприятия ставит перед организаторами задачу
анализа информации, представленной в виде изображений – произвести так
называемое off-line распознавание уже написанного на бумаге текста. Задача
обработки и распознавания изображений относится к разряду трудно
формализуемых задач и является одной из наиболее важных на сегодняшний
день.
Целью данной работы является разработка алгоритма и библиотеки
распознавания машиночитаемых бланков на основе сверточной нейронной
сети.
Для решения поставленной задачи необходимо решить следующие
задачи:
 подготовка обучающей, валидационной и тестовой выборки для
нейронной сети;
 выбор оптимальных архитектур сверточных нейронных сетей для
решения поставленных задач;
 проектирование и разработка библиотеки для решения задачи
классификации символов русского алфавита, а также цифр, минусов и
запятых.
Объектом исследования в данной работе выступают алгоритмы
распознавания символов русского алфавита, а также цифр, минусов и
запятых на изображении.
Предметом исследования является задача разработки библиотеки
распознавания, реализующей алгоритм распознавания на основе сверточной
нейронной сети.

В ходе выполнения работы был изучен существующий в копании
бизнес-процесс, актуальная проблема автоматического распознавания
рукописных символов, требующая решения, и архитектура информационной
системы, решающая данную проблему на текущий момент.
В результате проделанной работы было описано решение задачи
шаблонизации бланков. Также был предложен и реализован алгоритм
распознавания бланков на основе сверточных нейронных сетей. Были
проведены эксперименты по подбору архитектур сверточных нейронных
сетей.
Наилучший результат распознавания для символов русского алфавита
показала сеть, имеющая следующую конфигурацию:
Номер сверточного слоя Размер ядра свертки Количество карт признаков
1 5×5 25
2 3×3 50
3 7×7 100
4 3×3 200
Наилучший результат распознавания цифр, минусов и запятых
показала сеть, имеющая следующую конфигурацию:
Номер сверточного слоя Размер ядра свертки Количество карт признаков
1 5×5 25
2 3×3 50
3 3×3 100
4 5×5 200
В вышеперечисленных сетях подвыборочном слое использовалась
операция MaxPooling с размером окна и шагом 2.
По результатам сравнения результатов распознавания с программой
Abbyy FormReader разработанная программа лучше справляется с
распознаванием ответов, содержащих цифры, минусы и запятые, однако
хуже справляется с ответами, содержащими символы русского алфавита.

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!

    Сергей Н.
    4.8 (40 отзывов)
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.
    #Кандидатские #Магистерские
    56 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ
    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    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
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 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)