В данной работе иследованы методы обработки изображений для реализации программы проверки рукописных работ. Эти методы были полностью проанализированы и улучшены под каждые типы условий. Были написаны альтернативные варианты изученных алгоритмов, и в конце составлен итоговый вариант предобрабокти. Помимо методов работы с изображениями также были реализованы задачи машинного обучения, в частности были изучены методы распознавния текста. Для этого успешно разработано несколько моделей, к одной из них был составлен датасет. В реализации также был разработан алгоритм проверки и прогаммная оболочка в виде пользовательского интерфейса. После было проведено тестирование и апробация. В итоге были получены результаты, проанализировав которые был составлен вектор дальнейшего развития.

In this work, the methods of image processing for the implementation of the program of verification of handwritten works are investigated. These methods have been fully analyzed and improved for each type of condition. Alternative versions of the algorithms were written, and the final version of the preprocessing was compiled at the end. In addition to the methods of working with images, machine learning tasks were also implemented, in particular, text recognition methods were researched. For this purpose, several models have been successfully developed, and a dataset has been created for one of them. The implementation also developed a verification algorithm and a software shell in the form of a user interface. After that, testing and approbation was carried out. Finally, the results were obtained, after analyzing which the vector of further development was compiled.

• Разработка программы проверки рукописных работ с использованием нейронных сетей
  • Введение
  • 1. Анализ предметной области
  • 2. Определение программных средств
  • 3. Анализ алгоритмов и программная реализация
  • 4. Тестирование и апробация
  • Заключение
  • Список сокращений и условных обозначений
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Модель распознавания ключевых слов
  • Приложение 2. Модель распознавания цифр
  • Приложение 3. Код приложения и алгоритма проверки