Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet

Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet

The implementation of information technologies in various spheres of public life dictates the creation of efficient and productive systems for entering information into computer systems. In such systems it is important to build an effective recognition module. At the moment, the most effective metho...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кібернетика та комп’ютерні технології
Datum:2021
Hauptverfasser: Mustafayev, E., Azimov, R.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2021
Schlagworte:
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181351
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet / E. Mustafayev, R. Azimov // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 3. — С. 65-73. — Бібліогр.: 13 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181351
record_format dspace
spelling Mustafayev, E.
Azimov, R.
2021-11-12T15:21:40Z
2021-11-12T15:21:40Z
2021
Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet / E. Mustafayev, R. Azimov // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 3. — С. 65-73. — Бібліогр.: 13 назв. — англ.
2707-4501
DOI: https://doi.org/10.34229/2707-451X.21.3.6
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181351
004.852
The implementation of information technologies in various spheres of public life dictates the creation of efficient and productive systems for entering information into computer systems. In such systems it is important to build an effective recognition module. At the moment, the most effective method for solving this prob-lem is the use of artificial multilayer neural and convolutional networks. This paper is devoted to a comparative analysis of the recognition results of handwritten characters of the Azerbaijani al-phabet using neural and convolutional neural networks. The results of numerical experiments are given.
Мета роботи. Провести порівняльний аналіз результатів розпізнавання рукодрукованих символів азербайджанського алфавіту за допомогою багатошарових і згорткових нейронних мереж. Результати. Проведено аналіз залежності результатів розпізнавання від наступних параметрів: архітектури нейронних мереж, розміру навчальної бази, вибору алгоритму субдискретизації, використання алгоритму виділення ознак. Для збільшення навчальної вибірки використана техніка аугментації зображень. На основі реальної бази з 14000 символів були утворені бази по 28000, 42000 і 72000 символів. Наведено опис алгоритму виділення ознак.
Цель работы. Провести сравнительный анализ результатов распознавания рукопечатных символов азербайджанского алфавита с помощью многослойных и сверточных нейронных сетей. Результаты. Проведен анализ зависимости результатов распознавания от следующих параметров: архитектуры нейронных сетей, размера обучающей базы, выбора алгоритма субдискретизации, использования алгоритма выделения признаков. Для увеличения обучающей выборки использована техника аугментации изображений. На основе реальной базы из 14000 символов были образованы базы по 28000, 42000 и 72000 символов. Приведено описание алгоритма выделения признаков.
en
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кібернетика та комп’ютерні технології
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби
Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
Порівняльний аналіз застосування багатошарових і згорткових нейронних мереж для розпізнавання рукодрукованих літер на прикладі азербайджанського алфавіту
Сравнительный анализ применения многослойных и сверточных нейронных сетей для распознавания рукопечатных букв на примере азербайджанского алфавита
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
spellingShingle Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
Mustafayev, E.
Azimov, R.
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби
title_short Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
title_full Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
title_fullStr Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
title_full_unstemmed Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
title_sort comparative analysis of the application of multilayer and convolutional neural networks for recognition of handwritten letters of the azerbaijani alphabet
author Mustafayev, E.
Azimov, R.
author_facet Mustafayev, E.
Azimov, R.
topic Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби
topic_facet Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби
publishDate 2021
language English
container_title Кібернетика та комп’ютерні технології
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Порівняльний аналіз застосування багатошарових і згорткових нейронних мереж для розпізнавання рукодрукованих літер на прикладі азербайджанського алфавіту
Сравнительный анализ применения многослойных и сверточных нейронных сетей для распознавания рукопечатных букв на примере азербайджанского алфавита
description The implementation of information technologies in various spheres of public life dictates the creation of efficient and productive systems for entering information into computer systems. In such systems it is important to build an effective recognition module. At the moment, the most effective method for solving this prob-lem is the use of artificial multilayer neural and convolutional networks. This paper is devoted to a comparative analysis of the recognition results of handwritten characters of the Azerbaijani al-phabet using neural and convolutional neural networks. The results of numerical experiments are given. Мета роботи. Провести порівняльний аналіз результатів розпізнавання рукодрукованих символів азербайджанського алфавіту за допомогою багатошарових і згорткових нейронних мереж. Результати. Проведено аналіз залежності результатів розпізнавання від наступних параметрів: архітектури нейронних мереж, розміру навчальної бази, вибору алгоритму субдискретизації, використання алгоритму виділення ознак. Для збільшення навчальної вибірки використана техніка аугментації зображень. На основі реальної бази з 14000 символів були утворені бази по 28000, 42000 і 72000 символів. Наведено опис алгоритму виділення ознак. Цель работы. Провести сравнительный анализ результатов распознавания рукопечатных символов азербайджанского алфавита с помощью многослойных и сверточных нейронных сетей. Результаты. Проведен анализ зависимости результатов распознавания от следующих параметров: архитектуры нейронных сетей, размера обучающей базы, выбора алгоритма субдискретизации, использования алгоритма выделения признаков. Для увеличения обучающей выборки использована техника аугментации изображений. На основе реальной базы из 14000 символов были образованы базы по 28000, 42000 и 72000 символов. Приведено описание алгоритма выделения признаков.
issn 2707-4501
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181351
citation_txt Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet / E. Mustafayev, R. Azimov // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 3. — С. 65-73. — Бібліогр.: 13 назв. — англ.
work_keys_str_mv AT mustafayeve comparativeanalysisoftheapplicationofmultilayerandconvolutionalneuralnetworksforrecognitionofhandwrittenlettersoftheazerbaijanialphabet
AT azimovr comparativeanalysisoftheapplicationofmultilayerandconvolutionalneuralnetworksforrecognitionofhandwrittenlettersoftheazerbaijanialphabet
AT mustafayeve porívnâlʹniianalízzastosuvannâbagatošarovihízgortkovihneironnihmereždlârozpíznavannârukodrukovanihlíternaprikladíazerbaidžansʹkogoalfavítu
AT azimovr porívnâlʹniianalízzastosuvannâbagatošarovihízgortkovihneironnihmereždlârozpíznavannârukodrukovanihlíternaprikladíazerbaidžansʹkogoalfavítu
AT mustafayeve sravnitelʹnyianalizprimeneniâmnogosloinyhisvertočnyhneironnyhseteidlâraspoznavaniârukopečatnyhbukvnaprimereazerbaidžanskogoalfavita
AT azimovr sravnitelʹnyianalizprimeneniâmnogosloinyhisvertočnyhneironnyhseteidlâraspoznavaniârukopečatnyhbukvnaprimereazerbaidžanskogoalfavita
first_indexed 2025-11-30T14:55:41Z
last_indexed 2025-11-30T14:55:41Z
_version_ 1850857905774919680

Ähnliche Einträge