Rozpoznávání textu s využitím informace o pisateli

Abstract

Cílem práce je vytvořit neuronovou síť pro rozpoznání textu s využitím informace o pisateli. Pro tento účel byla vybrána metoda adversarial learning. Účinost teto metody byla ověřena experimentálně. Vytvořená síť by měla díky použité metodě adversarial learning dosahovat lepších výsledků na datech, která nejsou podobná datům obsaženým v trénovací sadě oproti stávající metodě single-task learning. Výsledná síť dosažená pomocí uvedené metody byla porovnána se současnou metodou rozpoznávání textu metodou single-task learning a multi-task learning. Síť implementující single-task learning dosahuje průměrné chyby při rozpoznávání znaku 7, 995%, síť implementující multi-task learning dosahuje průměrné chyby 7, 565% v porovnání se sítí využívající adversarial learning, která dosahuje úspěšnosti 7, 573%. V porovnání single-task learning dosahuje multi-task learning 5, 38% zlepšení a adversarial learning 5, 28%.The objective of this theses was to implement a neural network for text recognition enhanced by writers identity. Adversarial learning method was selected for this purpose. Usefulness of this method was verified by experiments. This net should yield better results on data which are not similar to data contained in training data set. Accuracy of the resulting net was compared to method single-task learning and method multi-task learning. Net implementing single-task learning method has reached average character recognition error of 7, 995%, net implementing multi-task learning method has reached average error of 7, 565% and net implementing adversarial learning method has reached average error of 7, 573%. In comparison to the net implementing single-task learning multi-task learning has improvement of 5, 38% and adversarial learning has reached improvement of 5, 28%.