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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Datum: | 2021 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Schlagworte: | |
| 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| _version_ | 1862633368422711296 |
|---|---|
| author | Mustafayev, E. Azimov, R. |
| author_facet | Mustafayev, E. Azimov, R. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кібернетика та комп’ютерні технології |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-11-30T14:55:41Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181351 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2707-4501 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-30T14:55:41Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| 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 |
| 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 | Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet |
| 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 |
| 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_short | 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 |
| topic | Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| topic_facet | Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181351 |
| work_keys_str_mv | AT mustafayeve comparativeanalysisoftheapplicationofmultilayerandconvolutionalneuralnetworksforrecognitionofhandwrittenlettersoftheazerbaijanialphabet AT azimovr comparativeanalysisoftheapplicationofmultilayerandconvolutionalneuralnetworksforrecognitionofhandwrittenlettersoftheazerbaijanialphabet AT mustafayeve porívnâlʹniianalízzastosuvannâbagatošarovihízgortkovihneironnihmereždlârozpíznavannârukodrukovanihlíternaprikladíazerbaidžansʹkogoalfavítu AT azimovr porívnâlʹniianalízzastosuvannâbagatošarovihízgortkovihneironnihmereždlârozpíznavannârukodrukovanihlíternaprikladíazerbaidžansʹkogoalfavítu AT mustafayeve sravnitelʹnyianalizprimeneniâmnogosloinyhisvertočnyhneironnyhseteidlâraspoznavaniârukopečatnyhbukvnaprimereazerbaidžanskogoalfavita AT azimovr sravnitelʹnyianalizprimeneniâmnogosloinyhisvertočnyhneironnyhseteidlâraspoznavaniârukopečatnyhbukvnaprimereazerbaidžanskogoalfavita |