Просмотр запроса №53491
Добрый день! Подскажите, пожалуйста, есть ли у вас литература на тему: "Программный пакеты распознавания текста"? Можете ли что-нибудь порекомендовать?
Ответ
[2024-10-27 19:46:08] :
Здравствуйте. На Ваш запрос предлагаем следующие издания (источники: ЭК РНБ, ПС Google, Elibrary):
1. Аджимурзаев Р.К. Программа, определяющая в тексте символы, отличные от знаков препинания / Р.К. Аджимурзаев, К.Т. Байчорова // Инновационные технологии в образовании. – 2020. – № 2 (4). – С. 29-35. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44401006 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
2. Вальке А.А. Алгоритмы распознавания символов / А.А. Вальке, Д.Г. Лобов // Динамика систем, механизмов и машин. – 2018. – Т. 6, – № 4. – С. 164-168. – Электронная копия доступна в науч. электрон. б-ке Киберленинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritmy-raspoznavaniya-simvolov/viewer (дата обращения: 27.10.2024).
3. Дешин Н.В. Разработка математического и программного обеспечения для автоматизации процесса распознавания текста на сложном фоне / Н.В. Дешин, М.А. Дрюченко // Труды молодых ученых факультета компьютерных наук ВГУ. – Воронеж, 2022. – Т. 2. – С. 57-62.
4. Жадаев А. Г. Сканирование и распознавание текстов : самоучитель по работе с ABBYY FineReader 10 / А.Г. Жадаев. – Москва : ДМК Пресс, 2010. – 247 с. : ил.
5. Задача распознавания для текстов на естественных языках : учеб. пособие / И.В. Поляков, Ф.Н. Соловьев, А.А. Чеповский, А.М. Чеповский ; Национальный открытый ун-т ИНТУИТ. – Москва : ИНТУИТ, 2017. – 119 с. : ил. – (Основы математики и информатики). – Библиогр.: с. 99-119 (187 назв.).
6. Казнин А.А. Разработка алгоритма оптического распознавания текста для цифровизации экономики / А.А. Казнин, О. П. Сушко // Цифровая трансформация экономики и промышленности: проблемы и перспективы : монография. – Санкт-Петербург, 2017. – С. 727-747. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29936559 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
7. Куртеев К.В. Оценка качественных характеристик программных средств, использующих технологию оптического распознавания текста (OCR на примере ABBYY FINEREADER 9.0 HOME EDITION // Вестник МГУП имени Ивана Федорова. – 2013. – № 5. – С. 61-68. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24321716 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
8. Лебедев В.В. Соответствие новых программных модулей для распознавания текста, использующих искусственные нейронные сети, требованиям безопасности в госучрежденях // Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем : сб. тр. междунар. конф. – Москва, 2020. – С. 248-254. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44249890 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
9. Михайлов Д.В. Теоретические основы построения открытых вопросно-ответных систем. Семантическая эквивалентность текстов и модели их распознавания : монография / Д.В. Михайлов, Г.М. Емельянов. – Великий Новгород : НовГУ им. Ярослава Мудрого, 2010. – 286 с. : ил., табл. – Библиогр.: с. 201-218. – Электронная копия доступна на сайте MachineLearning.ru. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/archive/f/fb/20100916071004!Monograph_mdv.pdf (дата обращения: 27.10.2024).
10. Моделирование распознавания рукописного текста на основе скрытых марковских моделей : монография / [И.Я. Львович, Я.Е. Львович, А.А. Мозговой и др.] ; Воронежский ин-т высоких технологий – автоном. некоммерч. образоват. организация высш. образования, Панъевропейский ун-т (г. Братислава, Словакия). – Воронеж : Научная книга, 2016. – 163 с. : ил. – Библиогр.: с. 152-163 (135 назв.).
11. Об эффективности средств коррекции искаженных текстов в зависимости от характера искажений / Д.А. Бирин, С.Ю. Мельников, В.А. Пересыпкин и др. // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2018. – № 8 (202). – С. 104-114. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38175891 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
12. Распознавание текста в зашумленных изображениях сканированных документов / Т.В. Шарий, Р.О. Лялин, А.Е. Гукай, В.Н. Котенко // Вестник Донецкого национального университета. Серия А: Естественные науки. – 2016. – № 2. – С. 91-98. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32393078 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
13. Халилов Д.А. Методы разработки программных средств распознавания изображения и текста / Д.А. Халилов, У.Т. Аттокуров // Известия Ошского технологического университета. – 2023. – № 2-2. – С. 45-50. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54753554 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
За дополнительной консультацией Вы можете обратиться к дежурному библиографу РНБ.
1. Аджимурзаев Р.К. Программа, определяющая в тексте символы, отличные от знаков препинания / Р.К. Аджимурзаев, К.Т. Байчорова // Инновационные технологии в образовании. – 2020. – № 2 (4). – С. 29-35. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44401006 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
2. Вальке А.А. Алгоритмы распознавания символов / А.А. Вальке, Д.Г. Лобов // Динамика систем, механизмов и машин. – 2018. – Т. 6, – № 4. – С. 164-168. – Электронная копия доступна в науч. электрон. б-ке Киберленинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritmy-raspoznavaniya-simvolov/viewer (дата обращения: 27.10.2024).
3. Дешин Н.В. Разработка математического и программного обеспечения для автоматизации процесса распознавания текста на сложном фоне / Н.В. Дешин, М.А. Дрюченко // Труды молодых ученых факультета компьютерных наук ВГУ. – Воронеж, 2022. – Т. 2. – С. 57-62.
4. Жадаев А. Г. Сканирование и распознавание текстов : самоучитель по работе с ABBYY FineReader 10 / А.Г. Жадаев. – Москва : ДМК Пресс, 2010. – 247 с. : ил.
5. Задача распознавания для текстов на естественных языках : учеб. пособие / И.В. Поляков, Ф.Н. Соловьев, А.А. Чеповский, А.М. Чеповский ; Национальный открытый ун-т ИНТУИТ. – Москва : ИНТУИТ, 2017. – 119 с. : ил. – (Основы математики и информатики). – Библиогр.: с. 99-119 (187 назв.).
6. Казнин А.А. Разработка алгоритма оптического распознавания текста для цифровизации экономики / А.А. Казнин, О. П. Сушко // Цифровая трансформация экономики и промышленности: проблемы и перспективы : монография. – Санкт-Петербург, 2017. – С. 727-747. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29936559 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
7. Куртеев К.В. Оценка качественных характеристик программных средств, использующих технологию оптического распознавания текста (OCR на примере ABBYY FINEREADER 9.0 HOME EDITION // Вестник МГУП имени Ивана Федорова. – 2013. – № 5. – С. 61-68. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24321716 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
8. Лебедев В.В. Соответствие новых программных модулей для распознавания текста, использующих искусственные нейронные сети, требованиям безопасности в госучрежденях // Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем : сб. тр. междунар. конф. – Москва, 2020. – С. 248-254. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44249890 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
9. Михайлов Д.В. Теоретические основы построения открытых вопросно-ответных систем. Семантическая эквивалентность текстов и модели их распознавания : монография / Д.В. Михайлов, Г.М. Емельянов. – Великий Новгород : НовГУ им. Ярослава Мудрого, 2010. – 286 с. : ил., табл. – Библиогр.: с. 201-218. – Электронная копия доступна на сайте MachineLearning.ru. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/archive/f/fb/20100916071004!Monograph_mdv.pdf (дата обращения: 27.10.2024).
10. Моделирование распознавания рукописного текста на основе скрытых марковских моделей : монография / [И.Я. Львович, Я.Е. Львович, А.А. Мозговой и др.] ; Воронежский ин-т высоких технологий – автоном. некоммерч. образоват. организация высш. образования, Панъевропейский ун-т (г. Братислава, Словакия). – Воронеж : Научная книга, 2016. – 163 с. : ил. – Библиогр.: с. 152-163 (135 назв.).
11. Об эффективности средств коррекции искаженных текстов в зависимости от характера искажений / Д.А. Бирин, С.Ю. Мельников, В.А. Пересыпкин и др. // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2018. – № 8 (202). – С. 104-114. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38175891 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
12. Распознавание текста в зашумленных изображениях сканированных документов / Т.В. Шарий, Р.О. Лялин, А.Е. Гукай, В.Н. Котенко // Вестник Донецкого национального университета. Серия А: Естественные науки. – 2016. – № 2. – С. 91-98. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32393078 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
13. Халилов Д.А. Методы разработки программных средств распознавания изображения и текста / Д.А. Халилов, У.Т. Аттокуров // Известия Ошского технологического университета. – 2023. – № 2-2. – С. 45-50. – Электрон. копия доступна на сайте Науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54753554 (дата обращения: 27.10.2024). – Доступ после регистрации.
За дополнительной консультацией Вы можете обратиться к дежурному библиографу РНБ.