Abstract
Two algorithms that allow to recognize handwriting are shown in the article. These approaches are considered the most relevant off-line recognition, which is based on the handwriting recognition from scan image of profiles, agreements, statements and other documents. Development is done to promote recognition not only in document flow, but also in the field of artificial intelligence that surrounds subsequently able to analyze a human-written text. It was found that both the description algorithm can give us positive feedback for recognition. With the result of more than 90 % of the work on pattern recognition, at least one of the approaches will be fully achieved its investigation aim and will only improve the knowledge base, which is then able to provide for artificial intelligence an opportunity to learn through books and letters improving the percentage of recognition.
Highlights
Проведено загальний аналіз роботи двох підходів розпізнавання рукописного тексту та на базі аналізу створено два відповідних алгоритми для отримання вірного результату на основі оффлайнового методу аналіза тексту
Точність роботи методів може бути виміряна кількома способами і тому може сильно варіюватися
Задача покращення швидкодії та надійності існуючих систем автоматичного керування газоперекачувальним агрегатом (ГПА) дотискувальної компресорної станції (ДКС) підземного сховища газу (ПСГ) є актуальною підзадачею загальної проблеми оптимального керування
Summary
На даний час поточним станом технологій розпізнання оптичного тексту є доволі точне розпізнавання символів у друкованому тексті (майже 100 %), у рукодрукованому (80–90 %), у рукописному (60–70 %) при чіткому зображенні, отриманому, наприклад, за допомогою сканування документів. Точність розпізнавання зображення останнього дуже низька, оскільки почерк індивідуальний для кожної людини і технологія начала досліджуватися в XXI віці [1–9]. Якість розпізнавання такого зображення може бути підвищенна тільки шляхом подальшого редагування людиною або внесення строгих форм заповнення тексту. У засобах online розпізнавання, розроблених для OS PenPoint та планшетного ПК (на даний час — для системи Android) для більш зручного вводу інформації за допомогою стілуса, можна визначити, з якого боку пишеться рядок: справа наліво або зліва направо. Ці методи не можуть бути використані у програмному забезпеченні, яке використовує скановані паперові документи, оскільки ми зіштовхуємося з зображенням, яке є статичне і потребує розпізнання, а online методи направленні на розпізнання динамічного вводу даних і розпізнання тексту відбувається за рахунок зчитування руху стилуса/курсора на екрані. Таким же самим чином розпізнаємо друкований текст за допомогою ORC системи
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
