03.10.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Искусственный интеллект научился «читать» русскую пропись

Русскую пропись читает ИИ

Российские исследователи искусственного интеллекта разработали новую свёрточную нейросеть (CNN), способную распознавать изображения рукописных букв русского алфавита с точностью 99%. Работа выполнена специалистами Сибирского федерального университета (СФУ) и Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ». Загрузить код, чтобы обучить модель на своём собственном наборе данных, можно по ссылке.

Разработка с высокой точностью распознаёт текст, написанный кириллицей от руки, независимо от почерка, что само по себе трудно даже для человека. Кроме того, приложение, созданное под эту нейросеть, защищено от утечки информации, не требует подключения к Интернету и надёжно с точки зрения конфиденциальности и безопасности пользователя.

«С развитием IT-технологий растёт важность быстрого и качественного преобразования рукописного текста в цифровую печатную версию, чтобы было удобнее копировать, редактировать или извлекать из него данные. Целью нашего исследования было распознавание рукописного текста на русском языке нейросетью с использованием моделей глубокого обучения (DL). Насколько нам известно, это первая в мире работа такого рода», — отметил соавтор исследования, студент Института информационных и космических технологий СФУ Андрей Левков.

Обучение нейросети проводилось с помощью предварительно обработанных данных хранилища CoMNIST — это известная база данных, содержащая образцы рукописного написания букв на латинице и кириллице. Сначала учёные построили новый набор данных с помеченным изображением для 33 букв российского алфавита. Затем разработали новую архитектуру CNN для обнаружения рукописных букв российского алфавита и сравнили её с уже существующими мощными моделями CNN. После этого представили полное описание свёрточной нейросети и исходного кода, чтобы другие исследователи могли воспроизвести эти данные. Для программирования был выбран язык Python и интерактивная среда разработки Jupyter.

«Набор данных содержит 13299 фотографий, на которых зафиксированы прописные, печатные и написанные курсивом буквы. Приблизительно на 85% этих снимков нейронная сеть (CNN) училась распознавать буквы русского алфавита, а ещё на 15% шла проверка усвоенных «знаний». Мы сравнили разработанную нашим коллективом модель с наиболее мощными моделями CNN, например, с VGG-16, VGG-19 и другими. Оказалось, что точность нашей модели во время обучения составляла до 99%, всё обучение заняло 3 часа. Точность прогнозирования модели составила до 95,83%», — рассказала руководитель исследования, доцент кафедры систем искусственного интеллекта СФУ Анастасия Сафонова.

В итоге удалось зарегистрировать уникальную программу ЭВМ, правообладателем которой выступает СФУ. В дальнейшем эксперты планируют обучить модель «читать» целые слова и предложения, а также освоить различные стили письма.