Компания "Интернет-Фрегат" разработала модуль распознавания текста из графического изображения

Модуль предназначен для встраивания в приложения, передающие или получающие текст картинкой для различных целей.

В основе работы модуля лежит программно построенная нейронная сеть для распознавания графических образов. Специалисты нашей компании разработали программное решение, позволяющее обучать нейронную сеть при помощи специальных множеств. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу. В результате данной работы проведено обучение нейронных сетей для распознавания текстов с искажениями, а также наложенных друг на друга текстов.

Данный модуль может быть использован в приложениях оптического распознавания символов (англ. Optical Character Recognition, OCR — механическая или электронная конвертация изображений символов и букв в текст, редактируемый на компьютере). Перевод осуществляется программным путём, после получения изображения со сканера или фото.

Наша команда провела масштабную работу по созданию данной системы, но мы продолжаем осваивать все более сложные решения и расширяем области применения разработанного модуля.

Просмотров: 393
Поделиться:

Последние записи в блоге

ФСТЭК России вынесла на публичное обсуждение проект корректировок требований по защите информации, закреплённых приказом ФСТЭК России от 11 апреля 2025 года № 117. Данный приказ вступил в действие 1 марта 2026 года и охватывает государственные информационные системы, а также системы государственных органов, унитарных предприятий и учреждений. Что уже зафиксировано в приказе № 117 В действующем документе уже есть ряд норм, касающихся защиты информации при применении технологий ИИ. Речь идёт о мерах против несанкционированного влияния на массивы данных, модели и их параметры, а также об ограниче

По данным Adobe Analytics, трафик из ИИ-помощников уже в мае 2026 года приносил на 53% больше выручки за визит, чем органический поиск. Посетители, приходящие из ChatGPT, Perplexity и Gemini, не просто заходят — они дольше остаются, глубже изучают сайт и чаще принимают решение о покупке. Но есть и оборотная сторона. Если нейросеть не может разобраться, кому вы подходите, чем отличаетесь от десятков других и почему вам стоит доверять — она просто не включит вас в свой ответ. Потому что её задача не показать ссылки, а дать пользователю готовое решение. И здесь возникает вопрос: а готов ли ваш са

Команда разработчиков видит продукт изнутри: через список задач, UI макеты и статусы в трекере. На экране всё выглядит логично: кнопки на месте, статусы продуманы, сценарий «срабатывает». Но у клиента перед глазами нет ни бэклога, ни схемы системы. У него есть своя жизнь, свои задачи и десятки параллельных дел. Он может отвлечься, испугаться, не понять, разозлиться — и уйти. Когда продукт строится «от экранов», реальный опыт пользователей легко остаётся за кадром. Отсюда — знакомые проблемы: «По логам всё хорошо, а люди всё равно не доходят до конца». «Поддержка завалена одинаковыми вопросами

Хомякова С.