Внедрение в архивы компьютерное распознавания рукописей может значительно ускорить выполнение исследований и формирование электронной базы текстов. Для этого можно прибегнуть к использованию искусственного интеллекта, включая сверточные и капсульные нейронные сети, которые показали стабильное распознавание рукописного текста. Решение этой проблематики может существенно повысить эффективность работы и сократить затраты времени и ресурсов.

1. Веригин, И. С. Архивы в цифровую эпоху: ближе к людям, организациям и Интернету / И. С. Веригин // Документация в информационном обществе: задачи архивоведения и документоведения в условиях цифровой экономики: Доклады и сообщения XXV Международной научно-практической конференции, Москва, 07–08 ноября 2018 года. – Москва: Федеральное бюджетное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт документоведения и архивного дела", 2019. – С. 54-58. – EDN FTAQFX.
2. Dmitriev, V. I. Use of parish registers as a source for the study of private genealogy / V. I. Dmitriev // . – 2022. – Vol. 1, No. 9(72). – P. 3-7. – EDN EGNFAS.
3. Статина, Н. В. Динамика формуляра метрических книг 1786-1919 гг. (по архивным материалам) / Н. В. Статина // Вестник Пермского университета. Российская и зарубежная филология. – 2010. – № 4(10). – С. 17-22. – EDN MSYYIN.
4. Маркин, Е. И. Распознавание рукописного текста с использованием нейронных сетей / Е. И. Маркин, В. В. Зупарова, И. И. Сальников // Научное обозрение. Педагогические науки. – 2019. – № 3-2. – С. 44-47. – EDN OVAOSY.
5. Алексеев, И. П. Перспективы применения капсульных нейронных сетей в распознавании объектов на изображениях / И. П. Алексеев // Тинчуринские чтения - 2021 «энергетика и цифровая трансформация» : Материалы Международной молодежной научной конференции. В 3 томах, Казань, 28–30 апреля 2021 года. Том 3. – Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2021. – С. 3-6. – EDN NWVVCN

Скачать (DOCX, 19KB)