Фото: пресс-служба ВДНХ
Петербургские и сибирские ученые создали новую сверхточную модель нейросети (CNN), способную с 99% точностью распознавать рукописные буквы русского алфавита. Информация о разработке была опубликована на сайте Научной России со ссылкой на специалистов Сибирского федерального университета (СФУ) и Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».
«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», — отметил соавтор исследования, студент СФУ Андрей Левков.
Нейросеть обучали при помощи хранилища CoMNIST, базы данных образцов рукописного написания латинских и кириллических букв, на языке программирования Python при помощи интерактивной среды разработок Jupyter.
Отмечается, что нейросеть способна высокоточно распознавать практически любой почерк, написанный кириллицей. А в дальнейшем создатели планируют обучить модель воспринимать цельные слова, фразы и даже предложения.
