Розробка та дослідження алгоритмів оптичного розпізнавання тексту на основі систем клітинних автоматів

Abstract

Бакалаврська робота містить вступ, чотири розділи, висновки, список використаних джерел та додатки. У роботі наведено теоретичне обґрунтування застосування клітинних автоматів для задач оптичного розпізнавання українського тексту, розроблено математичну модель клітинного автомата з мітками, запропоновано алгоритми попередньої обробки, сегментації та виділення структурних ознак українських символів, а також створено автономну програмну реалізацію мовою Python із графічним інтерфейсом. Об’єктом дослідження є процес оптичного розпізнавання текстових символів із графічних зображень. Предметом дослідження є алгоритми та математичні моделі клітинних автоматів для попередньої обробки зображень, сегментації символів і формування ознакового опису. Метою роботи є підвищення пояснюваності та ресурсоощадності OCR-процесу за рахунок використання локальних клітинно-автоматних правил, придатних до паралельної реалізації. Практичним результатом є програмний комплекс OCR_CA_UA, що працює автономно без встановлення нестандартних бібліотек. Програма генерує тестові зображення з українськими літерами, додає контрольований шум, виконує бінаризацію, клітинно-автоматну фільтрацію, сегментацію символів, розрахунок структурних ознак і класифікацію. Для зручності проведення експериментів реалізовано графічний інтерфейс користувача на основі стандартного модуля tkinter.