Применение методов компьютерного зрения к распознаванию старотатарского текста

Article Sidebar

PDF
Опубликован: 06.09.2024
УДК 004.891.3
DOI: https://doi.org/10.26907/1562-5419-2024-27-4-448-477
Выпуск
Том 27 № 4 (2024)

Main Article Content

Искандер Айратович Валишин
Казанский (Приволжский) федеральный университет
https://orcid.org/0009-0006-6891-031X

Аннотация

Разработан инструмент, распознающий строки, слова и арабские символы с отсканированного изображения. Рассмотрены возможности и перспективы применения инструмента в исследовательской деятельности. Приведены результаты экспериментов по проверке работоспособности инструмента на примере старотатарских оцифрованных произведений.

Article Details

Библиографические ссылки

1. Старовойтов В.В. О цифровой реставрации исторических текстовых документов // Системный анализ и прикладная информатика. 2015. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-tsifrovoy-restavratsii-istoricheskih-tekstovyh-dokumentov (дата обращения: 24.04.2024).
2. Announcing Tesseract OCR – The official Google Code blog. URL: https://googlecode.blogspot.com/2006/08/announcing-tesseract-ocr.html (дата обращения: 24.04.2024).
3. Rice S., Jenkins F., Nartker T. The Fourth Annual Test of OCR Accuracy. 2012. URL: https://www.researchgate.net/publication/247886491_The_Fourth_Annual_Test_of_OCR_Accuracy (дата обращения: 24.04.2024).
4. Андрианов А.И. Сравнение OCR-систем на основе точности анализа изображения // Бизнес-информатика. 2009. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnenie-ocr-sistem-na-osnove-tochnosti-analiza-izobrazheniya (дата обращения: 01.05.2024)
5. Нестеров А.С. Анализ рынка современных информационных систем оптического распознавания символов (OCR) // Вопросы науки и образования. 2020. №23 (107). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-rynka-sovremennyh-informatsionnyh-sistem-opticheskogo-raspoznavaniya-simvolov-ocr (дата обращения: 01.05.2024).
6. Pechwitz M., Maddouri S.S., Märgner V., Ellouze N., Amiri H. IFN/ENIT-database of handwritten Arabic words // Proc. of CIFED, Citeseer, 2002. P. 127–136.
7. Lawgali A., Angelova M., Bouridane A. HACDB: Handwritten Arabic characters da-tabase for automatic character recognition // European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP), 2013. P. 255–259.
8. Altwaijry N., Al-Turaiki I. Arabic handwriting recognition system using convolutional neural network // Neural Comput. Appl. 2021. Vol. 33, No. 7. P. 2249–2261.
9. Balaha H.M., Ali H.A., Saraya M., Badawy M. A new Arabic handwritten character recognition deep learning system (AHCR-DLS) // Neural Comput. Appl. 2021. Vol. 33, no. 11. P. 6325–6367.
10. Nayef B.H., Abdullah S.N.H.S., Sulaiman R., Alyasseri Z.A.A. Optimized leaky ReLU for handwritten Arabic character recognition using convolution neural networks// Multimed. Tools Appl. 2022. Vol. 81, No. 2. P. 2065–2094.
11. Elkhayati M., Elkettani Y. UnCNN: A New Directed CNN Model for Isolated Arabic Handwritten Characters Recognition // Arab J. Sci. Eng. 2022. Vol. 47, No. 8. P. 10667–10688.
12. Balaha H.M. HMBD: Arabic Handwritten Characters Dataset. URL: https://github.com/HossamBalaha/HMBD-v1 (дата обращения: 09.05.2024).
13. Balaha H.M., Ali H.A., Saraya M. A new Arabic handwritten character recognition deep learning system (AHCR-DLS) // Neural Comput. Appl. 2021. Vol. 33. P. 6325–6367.
14. Zou Z., Chen K., Shi Z., Guo Y., Ye J. Object Detection in 20 Years: A Survey // Proceedings of the IEEE. 2023. Vol. 111, No. 3. P. 257–276.
15. Закирьянов И.И., Хаялеева И.З., Валишин И.А., Курито Е.Д., Фасхутдинов А.Н. Инструмент для распознавания языка жестов из видеопотока в режиме реального времени // Электронные библиотеки. 2023. Т. 26, № 6. URL: https://rdl-journal.ru/article/view/804/876 (дата обращения: 01.05.2024).
16. Mulyana D., Rowis M. Optimization of Text Mining Detection of Tajweed Reading Laws Using the Yolov8 Method on the Qur’an // QALAMUNA: Jurnal Pendidikan, Sosial, Dan Agama. 2022. Vol. 14, No. 2. P. 1089–1110.
17. Badr Al-Badr., Sabri A.M. Survey and bibliography of Arabic optical text recognition // Signal Processing. 1995. Vol. 41, Issue 1. P. 49–77.
18. Turki H., Elleuch M., Kherallah M., Damak A. Arabic-Latin Scene Text Detection based on YOLO Models // International Conference on Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA), Hammamet, Tunisia, 2023. P. 1–6.
19. Rahal N., Tounsi M., Hussain A., Alimi A.M. Deep Sparse Auto-Encoder Features Learning for Arabic Text Recognition // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 18569–18584.
20. Султанов М. Татар ханлары (تاتار خانلاري) // Типография братьев Каримвых. 1911. URL: https://darulkutub.com/uploads/books/820d9f6dcf1e868ee899d47e487b06189c2b816a.pdf (дата обращения: 01.05.2024).
21. Камал Ш. Акчарлаклар (آقچارلاقلر) // "Вакыт" матбагасы. 1915. URL: https://miras.info/projects/mirasxane/books/425-akcharlaklar-.html (дата обращения: 01.05.2024).
22. Аек бул (آيق بول) // Типо-литография Императорского университета. 1907. URL: https://darul-kutub.com/uploads/books/c3032b3c9136803dc0e38db69cd15541
fb24064b.pdf (дата обращения: 01.05.2024).


Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.

Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.

Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.

Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.

При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.

Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com

Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.

Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.