Классификация с использованием нейронных сетей изображений символов церковнославянского языка XI–XVII веков
Type: article
Abstract: Computer Optics 2026; 50(4).Классификация с использованием нейронных сетей изображений символов церковнославянского языка XI-XVII веков А.М.Егорова 1 , Д.В.Демидов 1 , А.Д.Егоров 1 1 Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»,115409, Россия, г.Москва, Каширское ш., д. 31 Аннотация В работе рассматривается задача распознавания символов церковнославянского языка в рукописях XI-XVII веков с использованием методов машинного обучения.В рамках исследования была создана база данных, содержащая 20 180 изображений 48 различных букв, полученных из 647 разворотов богослужебных книг.Для устранения дисбаланса классов использовались методы аугментации данных.Для классификации символов протестированы различные модели нейросетей, среди которых наилучший результат показала EfficientNet-B4 с метрикой F1-weighted 0,976911.С учётом вычислительной эффективности и времени обработки был рассчитан интегральный критерий качества, согласно которому наиболее подходящей моделью для работы признана EfficientNet-B1.Данная модель обеспечивает скорость обработки 43 буквы в секунду, что соответствует 20 секундам на один разворот текста.Результаты исследования демонстрируют возможность эффективного автоматизированного распознавания церковнославянских текстов, что значительно ускоряет их анализ и обработку.В дальнейшем планируется расширение базы данных и улучшение методов предобработки изображений для повышения точности распознавания.
Source: CyberLeninK (CyberLeninka)
Language: Russian
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
Award: G2408686002
OpenAlex ID: W7225022348