Lecturer of the Engineering School of Digital Technologies
преподаватель Инженерной школы цифровых технологий
Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor, Associate Professor of the Engineering School of Digital Technologies
кандидат физико-математических наук, доцент, доцент Инженерной школы цифровых технологий
Subject of research: the time spent by teachers at educational institutions during the verification of handwritten assignments (tests, independent assignments), as well as algorithms for automatic recognition and verification of handwritten text.
Purpose of research: development a software for verifying handwritten assignments of students in general education organizations using optical character recognition (OCR) algorithms, machine learning, and web development tools.
Objects of research: processes and methods for automated verification of handwritten assignments of students in general education organizations using modern text recognition and machine learning technologies.
Research methods: analysis of handwriting recognition methods and techniques during the Unified State Exam, a review of modern transformer-type OCR services and frameworks, and the construction of a client-server web application architecture.
Research findings: the developed architecture of the software package, including modules for model initialization, image preprocessing with alignment, noise reduction, and segmentation functions, text recognition, results aggregation, and a user-friendly web interface for uploading assignments and viewing results.
Предмет исследования: время работы преподавателей учебных заведений на этапе проверки рукописных работ (контрольные, самостоятельные работы), а также алгоритмы автоматического распознавания и проверки рукописного текста.
Цель исследования: создание программного комплекса для проверки рукописных работ учащихся общеобразовательных организаций, используя алгоритмы оптического распознавания символов (OCR), машинного обучения и средств веб-разработки.
Объекты исследования: процессы и методы автоматизированной проверки рукописных работ учащихся общеобразовательных организаций с использованием современных технологий распознавания текста и машинного обучения.
Методы исследования: анализ способов и методов распознавания рукописного текста при проведении единого государственного экзамена, обзор современных сервисов и фреймворков OCR трансформерного типа, а также построение архитектуры клиент-серверного веб-приложения.
Основные результаты исследования: построенная архитектура комплекса, включающая модули инициализации модели, предобработки изображений с функциями выравнивания, шумоподавления и сегментации, распознавания текста, агрегации результатов и удобный веб-интерфейс для загрузки работ и просмотра результатов.