Қўлёзма матни тасвирларини қайта ишлаш ва таниб олишнинг гибрид алгоритмлари
Ushbu dissertatsiya qo'lyozma matnlarining tasvirlarini qayta ishlash va ularni tanib olish bo'yicha tadqiqot ishlarini o'z ichiga oladi. Tadqiqotda zamonaviy neyron tarmoq texnologiyalari, jumladan CNN, LSTM va fuzzyCTC kabi usullardan foydalangan holda qo'lyozma matnlarini avtomatik ravishda tanib olish va qayta ishlash uchun yangi gibrid algoritm ishlab chiqilgan. Tadqiqot natijalari turli arxiv materiallari va kitoblar bilan ishlashda qo'lyozmalarni qayta ishlash va ulardan axborotni izlab topish samaradorligini oshirishga qaratilgan.
Asosiy mavzular
- Qo'lyozma matnlarini tanib olishning zamonaviy muammolari va yechimlari: Ushbu bo'limda qo'lyozma matnlarini raqamli qayta ishlash va tanib olish sohasidagi xalqaro va mahalliy tadqiqotlar tahlil qilinadi. Muammoning dolzarbligi va uni yechishga oid mavjud algoritm va usullarning kamchiliklari ko'rsatib o'tiladi. Ayniqsa, neyron tarmoqlar va fuzzy mantiq asosidagi yondashuvlar ko'rib chiqiladi.
- Qo'lyozma matnlarining tasvirini qayta ishlash va segmentatsiya qilish uchun algoritm ishlab chiqish: Bu bo'limda qo'lyozma tasvirlarini dastlabki qayta ishlash uchun (masalan, shovqinni kamaytirish, kontrastni oshirish) va ularni satrlarga ajratish (segmentatsiya) uchun mo'ljallangan algoritmlar ishlab chiqilgan. Fuzzy to'plamlar nazariyasidan foydalangan holda ushbu jarayonlar takomillashtirilgan.
- Qo'lyozma matnlarini tanib olish uchun gibrid neyron tarmoq arxitekturasini ishlab chiqish: Ushbu qismda CNN, LSTM va fuzzyCTC elementlaridan iborat bo'lgan gibrid neyron tarmoq arxitekturasining tuzilishi va ishlash prinsipi bayon etilgan. Bu arxitektura turli tillardagi (arab, kirill, lotin) qo'lyozma matnlarini tanib olishda yuqori aniqlikni ta'minlashga qaratilgan.
- Qo'lyozma matnlarini tanib olish algoritmlari va dasturini yaratish va tajribaviy sinovdan o'tkazish: Tadqiqot natijalariga ko'ra yaratilgan dasturiy ta'minotning samaradorligi tajribaviy sinovlar orqali baholangan. Turli xil qo'lyozma materiallari (kitoblar, arxiv hujjatlari) yordamida o'tkazilgan sinovlar natijasida tanib olishning aniqligi va qayta ishlash samaradorligi oshirilganligi isbotlangan.