Применение программных методов для автоматизированной обработки источников личного происхождения

Предметом настоящего исследования являются программные методы автоматизированной предобработки исторических источников и разработка эффективного решения задач при работе с источниками личного происхождения. В рамках статьи проанализировано актуальное положение в области использования современных программных методов. Авторы демонстрируют основной круг аргументов, по которым такие исторические источники с технической точки зрения необходимо рассматривать отдельно. Проведен методологический разбор особенностей применения оптического распознания символов на основе предобработанных данных. Особое внимание уделено преимуществам и ключевым параметрам эффективности конечного результата работы при использовании автоматизированной преодобработки текстов, в том числе при дальнейшем использовании OCR-методов.   Научная новизна исследования заключается в предложении и подробном описании программного решения сложившейся проблемы на основе методов машинного обучения. Разработанная программа имеет три фазы работы с цифровыми копиями источников личного происхождения. В ее основе заложены использование библиотеки OpenCV и решения ряда задач с помощью преобразования Хафа. Опираясь на общий анализ исследования мы можем выделить основные преимущества автоматизированной предобработки сканированных документов: сокращение времени, повышение точности, борьба с искажениями и оптимизация процесса. Представленные результаты успешной апробации разработанного решения позволяют судить о возможных сферах ее эффективного применения.

Источники личного происхождения, машинное обучение, искусственный интеллект, библиотека OpenCV, преобразование Хафа, предобработка, метод OCR, распознание, архивация, оцифровка