title: Automated generation of handwritten texts
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Матросов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Matrosov Aleksandr Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кудринская Ксения Вадимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kudrinskaa Ksenia Vadimovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 048517
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25942
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной квалификационной работе основной задачей является получение программы, которая, получает на вход печатный текст, обрабатывает его и выдает полученный текст в рукописном виде. Проблемой решения поставленной задачи является выбор способов и инструментов ее решения и получения результата идентичного человеческому почерку. В ходе работы рассматриваются наиболее распространенные подходы автоматизированной генерации рукописных текстов. На основе проведенного эксперимента предлагаются к рассмотрению достоинства и недостатки различных инструментов автоматизированной генерации текстов, а именно: сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети с добавлением модулей долгой краткосрочной памяти (или LSTM-модулей).  Приведены результаты работы конечного программного продукта и выявлены задачи для дальнейшей работы с данной темой.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this final qualifying work, the main task is to obtain a program that receives printed text at the entrance, processes it and issues the received text in handwritten form. The problem of solving this task is the choice of ways and tools to solve it and get the result identical to the human handwriting. In the course of work, the most common approaches to the automated generation of handwritten texts are considered. On the basis of the experiment conducted, the advantages and disadvantages of various tools for automated text generation, namely, convolutional neural networks, recurrent neural networks and recurrent neural networks with the addition of long short-term memory modules (or LSTM modules) are offered for consideration. The results of the work of the final software product are presented and the tasks for further work with this topic are identified.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генерация; рукописный текст; нейронные сети; сверточные нейронные сети; рекуррентные нейронные сети; долгая краткосрочная память
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generation; handwritten text; neural networks; convolutional neural networks; recurrent neural networks; long short-term memory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automated generation of handwritten texts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматизированная генерация рукописных текстов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kudrinskaa_Diplom.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25942/1/Kudrinskaa_Diplom.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,2 MB
resources.filename: reviewSV_Kudrinskaya.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25942/2/reviewSV_Kudrinskaya.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,73 MB