abstract: Существует множество подходов к решению задачи оптического распознавания символов. Одним из них является нейросетевой метод распознавания, в котором для классификации используется нейронная сеть с топологией многослойного персептрона. Нами разработан и представлен метод для анализа и классификации символов на основе применения вейвлет-преобразования для сокращения пространства признаков и вероятностной нейронной сети. Преимуществом вероятностной нейронной сети как классификатора является возможность использования вероятностного смысла выходных значений сети для улучшения качества распознавания. Осуществлен выбор оптимальной конфигурации параметров метода. Проанализированы результаты численных экспериментов по распознаванию символов, и проведена оценка быстродействия метода. В качестве исходных данных для тестирования предложенного метода использовались наборы символов с наличием пиксельного шума. Предложенный метод показал приемлемые результаты в 98 % правильно классифицированных символов.
keywords: оптическое распознавание символов, вероятностная нейронная сеть, вероятностные оценки, вейвлет-преобразование, вейвлеты хаара