Проблемы цифрового преобразования и автоматического перевода текста

Ломоносов, Ю.В.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.nlu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10804

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Ломоносов, Ю.В.	-
dc.date.accessioned	2016-06-16T17:32:11Z	-
dc.date.available	2016-06-16T17:32:11Z	-
dc.date.issued	2016	-
dc.identifier.citation	Ломоносов Ю. В. Проблемы цифрового преобразования и автоматического перевода текста / Ю. В. Ломоносов, Ж. В. Ломоносова // Науковий огляд. – 2016. – № 3. – С. 51–59.	en
dc.identifier.uri	https://dspace.nlu.edu.ua/handle/123456789/10804	-
dc.description	The paper deals with the classification methods used in digital processing of bi-tonal image of the text, obtained by scanning or digital photography. For the currently known classification algorithms, including well-established – an algorithm JB2, given the quantitative characteristics of the classification – the number of classes obtained by these algorithms to image the standard page of text. Thus, it was shown that the smallest possible number of classes in the classification of images of text characters can reduce the recognition error text optical character recognition systems. Minimizing OCR errors can improve the quality of automatic translation into a foreign language.	en
dc.description.abstract	В роботі розглядаються методи класифікації, що застосовуються при цифровій обробці бі-тональних зображень тексту, отриманих скануванням або цифровим фотографуванням. Для відомих на сьогоднішній день алгоритмів класифікації, включаючи добре відомого – алгоритм JB2, наведені кількісні характеристики класифікації – число класів, одержаних цими алгоритмами для зображення стандартної сторінки тексту. Також показано, що мінімально можлива кількість класів при класифікації зображень символів тексту дозволяє зменшити помилку розпізнавання тексту системами оптичного розпізнавання. Мінімізація помилки розпізнавання тексту дозволяє підвищити якість автоматичного перекладу на іноземну мову.	en
dc.description.abstract	В работе рассматриваются методы классификации, применяемые при цифровой обработке би-тональных изображений текста, полученных сканированием или цифровым фотографированием. Для известных на сегодняшний день алгоритмов классификации, включая хорошо зарекомендовавший себя – алгоритм JB2, приведены количественные характеристики классификации – число классов, получаемых этими алгоритмами для изображения стандартной страницы текста. Так-же показано, что минимально возможное количество классов при классификации изображений символов текста позволяет уменьшить ошибку распознавания текста системами оптического распознавания. Минимизация ошибки распознавания текста позволяет повысить качество автоматического перевода на иностранный язык.	-
dc.language.iso	other	en
dc.subject	класифікація зображень тексту	en
dc.subject	системи оптичного розпізнавання	en
dc.subject	комп'ютерний переклад тексту	en
dc.subject	классификация изображений текста	en
dc.subject	системы оптического распознавания	en
dc.subject	компьютерный перевод текста	en
dc.subject	classification of images of text	en
dc.subject	optical character recognition (OCR)	en
dc.subject	computer translation of the text	en
dc.title	Проблемы цифрового преобразования и автоматического перевода текста	en
dc.type	Article	en
Appears in Collections:	Наукові статті кафедри криміналістики

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Lomonosov-Lomonosova_51-59.pdf		917.36 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record