Method for binary contour images vectorization of handwritten characters for recognition by detector neural networks
Дата
2022
ORCID
DOI
https://doi.org/10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916331
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.
Анотація
This paper describes the developed method for binary contour images vectorization of handwritten characters for recognition by detector neural networks. A description of the software that implements the developed method is given.
Описывается разработанный метод векторизации двоичных контурных изображений рукописных символов для распознавания нейронными сетями детекторного типа. Приводится описание программного обеспечения, реализующего разработанный метод.
Описывается разработанный метод векторизации двоичных контурных изображений рукописных символов для распознавания нейронными сетями детекторного типа. Приводится описание программного обеспечения, реализующего разработанный метод.
Опис
Ключові слова
detector neural networks, vectorization, handwriting recognition, детекторные нейронные сети, векторизация, распознавание рукописных символов
Бібліографічний опис
Parzhin Yu. Method for binary contour images vectorization of handwritten characters for recognition by detector neural networks / Yu. Parzhin, S. Galkyn, M. Sobol // 2022 IEEE 3rd KhPI Week on Advanced Technology (KhPI Week) : conf. proc., October 03-07, 2022, Kharkiv, Ukraine / org. comm.: Ye. Sokol [et al.]. – Kharkiv : IEEE, 2022. – 6 p.