تنفیذ التعرف الضوئی على الحروف باستخدام الشبکة العصبیة التلافیفیة (CNN) :دراسة

فی الآونة الأخیرة، جذب التعرف الضوئی على الاحرف والتعلم العمیق انتباه العدید من الباحثین، إذ ان المنافسة قائمة للحصول على اعلى دقة، ناهیک عن التحدیات الحاصلة فی بعض اللغات لتقارب وتشابه الاحرف فیما بینها. عادةً ما یأخذ التعرف الضوئی على الأحرف (OCR) صورة الاحرف کمدخلات وبالاعتماد على هذه الادخالات یقوم بتولید الحروف المتطابق کإخراج. الدور المهم الذی یقوم به OCR هو تحویل الأنماط المطبوعة إلى ملفات نصیة رقمیة. عادةً ما یتم استخدام أحدث الطرق الموجودة فی الشبکات العصبیة العمیقة للتعامل مع مشاکل التعرف على الأنماط والتصنیف، وتعد الشبکة العصبیة التلافیفیة (CNN) نموذجًا مؤثرًا سخیًا بنتائج ساطعة فی التعرف الضوئی على الأحرف (OCR). ومن التطبیقات التی تستخدمه فی مجالاتها، على سبیل المثال، الروبوتات، ومراقبة حرکة المرور، ورقمنه المقالات، وما إلى ذلک. تم تصمیم CNN لتتعلم المیزات بشکل تکیفی وتلقائی باستخدام أنواع عدیدة من الطبقات. فی هذه الدراسة، نتعرف على مزایا الـ CNN واستخداماته الحدیثة فی التعرف الضوئی على الحروف ولماذا یکون من المهم استخدامها فی هذا المجال.