Искусственный интеллект научился распознавать рукописный текст на русском языке

Портал «Научная Россия» со ссылкой на Минобрнауки страны рассказал о разработанной отечественными учеными новой сверточной нейросети (CNN), способной с высокой точностью распознавать рукописные буквы русского алфавита. Успех принадлежит специалистам Сибирского федерального университета (СФУ) и Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».

CNN распознает текст, написанный кириллицей от руки с 99-процентной точностью, независимо от почерка. При этом созданное под эту нейросеть приложение не требует подключения к интернету и защищено от утечки данных.

По словам соавтора исследования, студента Института информационных и космических технологий СФУ Андрея Левкова, важность быстрого и качественного преобразования рукописного текста в цифровую версию для более удобного копирования, редактирования или извлечения данных растет с развитием IT-технологий. «Целью нашего исследования было распознавание рукописного текста на русском языке нейросетью с использованием моделей глубокого обучения (DL). Насколько нам известно, это первая в мире работа такого рода», – следует из комментария молодого ученого.

Обучали нейросеть с помощью предварительно обработанных данных хранилища CoMNIST, содержащего образцы рукописного написания букв на латинице и кириллице. Для программирования исследователи выбрали язык Python и интерактивную среду разработки Jupyter. В итоге зарегистрирована уникальная программа ЭВМ, правообладателем которой выступает СФУ. В перспективы ученые собираются обучить свою модель «чтению» целых слов и предложений и распознаванию различных стилей письма.

Ранее iot.ru писал об искусственном интеллекте, сумевшем на основе минимальных инструкций за два часа написать научную статью с обоснованными сносками и цитатами.

Чтобы оперативно получать наши новости в удобном формате, подписывайтесь на наш Telegram-канал.

Источник изображения: СФУ