Дослідження ефективності алгоритмів OCR для обробки тексту з зображень у iOS-додатках
Вантажиться...
Дата
2024-12
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НУК
Анотація
Магістерська робота «Дослідження ефективності алгоритмів OCR для обробки тексту з зображень у iOS-додатках» за спеціальністю 122 – Комп’ютерні науки. Робота присвячена теоретичному та практичному аналізу алгоритмів оптичного розпізнавання символів (OCR) для автоматизації процесів обробки текстової інформації з графічних матеріалів у мобільних додатках під керуванням iOS. Об’єкт дослідження – процеси обробки тексту, отриманого з графічних зображень за допомогою OCR-технологій у мобільних додатках.
Предмет дослідження – методи та алгоритми OCR, що використовуються для аналізу та розпізнавання тексту з зображень у iOS-середовищі.
Метою роботи є підвищення ефективності використання OCR-алгоритмів у iOS-додатках за рахунок вдосконалення методів розпізнавання тексту та оптимізації їх продуктивності.
Завдання дослідження: 1. Проаналізувати сучасні технології та алгоритми OCR для розпізнавання тексту з зображень; 2. Визначити критерії ефективності та якісні показники роботи OCR-алгоритмів у iOS-додатках; 3. Розробити методи оптимізації обраних алгоритмів OCR для підвищення точності та швидкості обробки; 4. Реалізувати та протестувати програмний прототип для підтвердження отриманих теоретичних результатів; 5. Провести техніко-економічний аналіз та оцінити вплив впровадження вдосконалених OCR-технологій на практичну діяльність.
Методи дослідження: методи математичного моделювання, системного аналізу, порівняльного тестування алгоритмів OCR, а також методи програмної реалізації та оптимізації коду.
Наукова новизна полягає у вдосконаленні підходів до оптимізації роботи OCR-алгоритмів у середовищі iOS, що дозволить отримувати більш точні та швидкі результати обробки тексту зі зображень. Наукове значення роботи полягає у формуванні методологічних основ ефективного застосування OCR-технологій у мобільних додатках, що сприятиме розширенню можливостей автоматизації роботи з текстовою інформацією. Практичне значення роботи полягає у розробці програмного прототипу та практичних рекомендацій щодо використання вдосконалених OCR-алгоритмів в iOS-додатках, що дозволить підвищити якість та продуктивність систем, орієнтованих на обробку текстових даних.
Опис
Дробот, В. В. Дослідження ефективності алгоритмів OCR для обробки тексту з зображень у iOS-додатках = Research on the effectiveness of OCR algorithms for processing text from images in iOS applications : магістерська робота ; спец. 122 ''Комп'ютерні науки'' / В. В. Дробот ; наук. кер. В. К. Партас. – Миколаїв : НУК, 2024. – 76 с.
Ключові слова
OCR (оптичне розпізнавання символів), iOS, Swift, Vision, машинне навчання, нейронні мережі, CoreML, глибоке навчання, оптимізація, рукописний текст, обробка зображень, методи, 122 ''Комп'ютерні науки'', OCR (Optical Character Recognition), Machine Learning, Neural Networks, Deep Learning, Optimization, Handwritten Text, Image Processing, Methods