Сервис распознавания рукописных данных

В современном мире технологические инновации играют все более важную роль в различных отраслях экономики. Одной из таких отраслей является IT-сфера, в которой активно развиваются различные сервисы и приложения, упрощающие и автоматизирующие процессы работы. Один из таких сервисов – это сервис распознавания рукописных данных. В данной курсовой работе будет проведен анализ технологии распознавания рукописных данных, а также разработана оптимальная стратегия использования данного сервиса в бизнес-процессах. Рассмотрены будут преимущества и недостатки данной технологии, а также возможности ее применения в различных отраслях экономики. Будет проведен анализ рынка и конкурентов, а также разработан бизнес-план для создания и развития сервиса распознавания рукописных данных. Цель: Создание бизнес-модели сервиса распознавания рукописных данных Задачи: - Проанализировать рынок сервисов распознавания рукописных данных - Построить финансовую модель проекта - Определить ценность продукта на рынке - Разработать план коммерциализации Предмет: сервис распознавания рукописных данных Объект: рынок сервисов распознавания рукописных данных Структура работы состоит из введения, двух глав, заключения и списка используемой литературы. Актуальность темы: Сервисы распознавания рукописных данных остаются актуальными в настоящее время, несмотря на широкое распространение электронных устройств и средств коммуникации. Многие люди по-прежнему предпочитают писать вручную, особенно для заметок, записей и личной корреспонденции. Кроме того, распознавание рукописных текстов может быть полезно для бизнеса и других организаций, где есть необходимость в обработке больших объемов документов, например, в банковской сфере, юридических услугах и медицине.

---

Специалисты сделают срочные курсовые работы в срок.

---

Такие сервисы могут значительно повысить производительность и точность работы с документами, а также снизить издержки на их обработку и хранение. Более того, с развитием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения сервисы распознавания рукописных текстов становятся все более точными и эффективными, что делает их еще более актуальными и востребованными.

В рамках данной курсовой работы был разработан сервис распознавания рукописных данных. Сервис позволяет пользователям загружать изображения с рукописным текстом и получать распознанный текст в формате, удобном для дальнейшей обработки. Для создания сервиса были использованы современные методы машинного обучения, включая сверточные нейронные сети и алгоритмы классификации. В процессе разработки сервиса была проведена работа по подготовке и аугментации данных, то есть увеличению объема выборки за счет искусственного изменения исходных изображений. Это позволило получить более робастную модель, которая может работать с большим количеством разнообразных данных. Изучение конкурентов и их недостатков показало, что созданный нами сервис имеет все шансы стать достаточно точным в распознавании рукописных символов, при этом способным обрабатывать большие объемы данных. Таким образом, сервис может быть полезен для широкого круга пользователей, включая студентов, научных исследователей, бизнес-аналитиков и других специалистов, которые работают с большими объемами рукописных текстовых данных. Проведенный анализ результатов тестирования показал, что сервис достаточно точен в распознавании рукописных символов и способен обрабатывать большие объемы данных. Таким образом, сервис распознавания рукописных данных может оказаться полезным инструментом для широкого круга пользователей, включая студентов, научные исследователей, бизнес-аналитиков и других специалистов, которые работают с большими объемами рукописных текстовых данных.

1. Колесников О. А. Обработка изображений в системах распознавания текста. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2019, № 3(117), с. 52-57. 2. Королёв А. И., Рабинович М. Г. Анализ изображений и распознавание образов: пер. с англ. М.: Техносфера, 2018. 456 с. 3. Крюков И. А., Панов А. И. Обзор методов распознавания рукописного текста. Материалы XXII международной конференции "Математические методы в технике и технологиях" (ММТТ-22), 2018, с. 198-203. 4. Лаптев Р. С. Методы и алгоритмы компьютерного зрения. М.: Бином-Пресс, 2019. 336 с. 5. Мартынов А. И. Рукописные документы: их распознавание и анализ. М.: Физматлит, 2018. 240 с. 6. Нестеров Д. В., Осин А. И. Обработка изображений и распознавание текста в системах электронного документооборота. М.: Издательский дом "Дело" РАНХиГС, 2017. 272 с. 7. Петровский А. Б. Машинное обучение. Методы, алгоритмы, задачи. СПб.: Наука, 2020. 416 с. 8. Шапошников А. Н., Гриценко А. А., Дурново В. И. Методы и алгоритмы обработки изображений для распознавания символов. Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2019, № 5(2), с. 127-138. 9. Воробьев И. А., Карташова Н. Ю. Оцифровка документов: проблемы и решения. М.: Книжный дом "Либроком", 2020. 176 с. 10. Кравцов В. И. Технологии оптического распознавания символов. М.: Радио и связь, 2016. 320 с.