• Kalit so’zlar: neyron tarmoq, algoritm, rasm, tasvir, CNN, RNN, model arxitekturasi Neural network initiatives for image text recognition
  • Tasvirdagi matnlarni tanib olish uchun neyron tarmoqlari tashabbuskorliklari




    Download 281,61 Kb.
    Pdf ko'rish
    bet1/3
    Sana14.05.2024
    Hajmi281,61 Kb.
    #231848
      1   2   3
    Bog'liq
    tasvirdagi-matnlarni-tanib-olish-uchun-neyron-tarmoqlari-tashabbuskorliklari



    Tasvirdagi matnlarni tanib olish uchun neyron tarmoqlari 
    tashabbuskorliklari 
     
    Mavzuna Xayrullo qizi Karimova 
    mavzunakarimova71@gmail.com 
    Muqaddas Baxtiyor qizi Madayeva 
    muqaddasmadayeva@gmail.com 
    Annotatsiya
    : Matnni aniqlash, shuningdek, optik belgilarni aniqlash sifatida ham 
    tanilgan, bosma yoki qo’lda yozilgan matnni tahrirlash, qidirish va tahlil qilish oson 
    bo’lgan raqamli formatga aylantiradi. Bu matn tasvirlarini tahlil qilishni va ulardagi 
    belgilar va so’zlarni tanib olishni o’z ichiga oladi. Optik belgilarni aniqlash - bu 
    hujjatlarni skanerlashga bo’lgan talab ortib borayotgani va ma’lumotlarni samarali va 
    aniq yozib olish zarurati tufayli tez rivojlanayapti. Optik belgilarni aniqlash ko’plab 
    sohalarda, jumladan bank, sog’liqni saqlash, hukumat va ta’limda muhim 
    texnologiyaga aylandi. Optik belgilarni aniqlash bozoridagi ba’zi imkoniyatlarga 
    quyidagilar kiradi: Katta ma’lumotlar tahlilining yuksalishi: Har kuni hosil bo’ladigan 
    raqamli ma’lumotlar ortib borayotganligi sababli, optik belgilarni aniqlash tasvir va 
    hujjatlar kabi tuzilmagan ma’lumotlar manbalaridan ma’lumotlarni skanerlashi va 
    olishi mumkin. Mashinani o’rganish va chuqur o’rganish yutuqlari: optik belgilarni 
    aniqlash ilg’or mashinani o’rganish algoritmlari va chuqur neyron tarmoqlar 
    yordamida sezilarli darajada yaxshilanishi mumkin, bu aniqlik va samaradorlikni 
    oshiradi. 
    Kalit so’zlar: 
    neyron tarmoq, algoritm, rasm, tasvir, CNN, RNN, model 
    arxitekturasi 
    Neural network initiatives for image text recognition 
    Mavzuna Xayrullo kizi Karimova 
    mavzunakarimova71@gmail.com
    Muqaddas Baxtiyor kizi Madayeva 
    muqaddasmadayeva@gmail.com 
    Abstract:
    Text recognition, also known as optical character recognition, converts 
    printed or handwritten text into a digital format that is easy to edit, search, and analyze. 
    It involves analyzing text images and recognizing characters and words in them. 
    Optical character recognition is rapidly developing due to the increasing demand for 
    document scanning and the need to capture data efficiently and accurately. Optical 
    "Science and Education" Scientific Journal / Impact Factor 3.848
    May 2023 / Volume 4 Issue 5
    www.openscience.uz / ISSN 2181-0842
    707


    character recognition has become an important technology in many industries, 
    including banking, healthcare, government, and education. Some of the opportunities 
    in the optical character recognition market include: The rise of big data analytics: 
    Digital data generated every day as data increases, optical character recognition can 
    scan and retrieve data from unstructured data sources such as images and documents. 
    Advances in machine learning and deep learning: Optical character recognition can be 
    greatly improved with advanced machine learning algorithms and deep neural 
    networks, increasing accuracy and efficiency. 

    Download 281,61 Kb.
      1   2   3




    Download 281,61 Kb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Tasvirdagi matnlarni tanib olish uchun neyron tarmoqlari tashabbuskorliklari

    Download 281,61 Kb.
    Pdf ko'rish