| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Skurko, I. A. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-06-01T08:04:52Z | - |
| dc.date.available | 2022-06-01T08:04:52Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Cкурко, И. А. Использование алгоритмов OCR для решения задачи верификации персональных документов / И. А. Cкурко // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 76–77. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47174 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрен алгоритм выделения машиносчитываемых зон на фотографии персонального документа. Для оптического распознавания символов внутри машиносчитываемых зон предложена графовая глубокая нейронная сеть, показывающая наивысший показатель по гармоническому среднему. An algorithm for selecting machine readable zones in a photograph of a personal document is considered. For optical character recognition within machine readable zones, a graph deep neural network is proposed, showing the highest indicator in terms of harmonic mean. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | оптическое распознавание символов | ru_RU |
| dc.subject | компьютерное зрение | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | optical character recognition | ru_RU |
| dc.subject | computer vision | ru_RU |
| dc.subject | neural networks | ru_RU |
| dc.title | Использование алгоритмов OCR для решения задачи верификации персональных документов | ru_RU |
| dc.title.alternative | Using OCR algorithms for solving the problem of personal documents verification | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)
|
