Аналіз існуючих методів розпізнавання рукописного тексту - Вакалюк Т. А.; Фуріхата Д. В.; Янчук В. М.; Медведєва М. О.; Леут Н. В.; Vakaliuk Tetiana A.; Furikhata Denys V.; Yanchuk Valentyn M.; Medvedieva Mariia O.; Leut Nazarii V. (My University, 2025)
Метою дослідження є комплексний аналіз існуючих методів та технологій розпізнавання рукописного тексту для обґрунтування оптимального підходу до розробки ефективної системи розпізнавання, орієнтованої на реалізацію в мобільних додатках. Методика. У роботі використано метод систематичного огляду літератури для аналізу наукових публікацій та технічної документації в галузі розпізнавання рукописного тексту. Застосовано порівняльний аналіз для оцінки переваг та недоліків різних підходів: від традиційних методів (шаблонне розпізнавання, виділення ознак) до сучасних рішень на основі машинного навчання (k-NN, SVM) та глибоких нейронних мереж (CNN, RNN). Використано аналітичний метод для теоретичного обґрунтування вибору оптимального рішення та синтетичний метод для формування гібридного підходу. Результати. Проведено детальний аналіз восьми основних категорій методів розпізнавання рукописного тексту. Виявлено, що традиційні методи мають обмежену ефективність через низьку адаптивність до варіацій рукопису. Алгоритми машинного навчання показують кращі результати, але залежать від якості попередньої обробки даних. Методи глибокого навчання демонструють найвищу ефективність завдяки автоматичному виділенню ознак та моделюванню складних залежностей. Обґрунтовано вибір комбінованого підходу CNN + RNN + CTC як оптимального рішення для розпізнавання рукописного тексту. Наукова новизна. Здійснено комплексну систематизацію методів розпізнавання рукописного тексту з урахуванням специфіки мобільних платформ. Науково обґрунтовано переваги гібридної архітектури, що поєднує згорткові та рекурентні нейронні мережі з функцією CTC для задач розпізнавання без попередньої сегментації. Розроблено методологічний підхід до вибору оптимальних алгоритмів на основі критеріїв точності, швидкодії та адаптивності до мобільних обмежень. Практична значимість. Результати дослідження створюють теоретичну основу для розробки ефективних мобільних додатків розпізнавання рукописного тексту. Запропонований підхід забезпечує високу точність розпізнавання, адаптивність до різних стилів рукопису та оптимізацію для мобільних пристроїв. Систематизація методів може використовуватися розробниками для прийняття обґрунтованих рішень щодо вибору технології. Дослідження відкриває перспективи для створення українськомовних систем розпізнавання та подальшого розвитку галузі цифрової обробки рукописних документів.
Analysis of existing methods for handwritten text recognition
Аналіз існуючих методів розпізнавання рукописного тексту = Analysis of existing methods for handwritten text recognition / Т. А. Вакалюк, Д. В. Фуріхата, В. М. Янчук, М. О. Медведєва, Н. В. Леут // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 2 (500). – С. 238–244.
Keywords: розпізнавання рукописного тексту; машинне навчання; згорткові нейронні мережі; рекурентні нейронні мережі; глибоке навчання; handwritten text recognition; machine learning; convolutional neural networks; recurrent neural networks; deep learning