В условиях стремительного развития технологий обработки изображений и искусственного интеллекта проблема автоматического распознавания текста остаётся одной из ключевых в области компьютерного зрения и обработки документов. Традиционные системы оптического распознавания символов (OCR) на протяжении десятилетий зарекомендовали себя как быстрые и экономичные решения для обработки хорошо отпечатанных документов. Однако современные вызовы, связанные с наличием зашумлённых, искажённых и многоформатных изображений, требуют более точных и адаптивных методов. Результаты сравнительных исследований, опубликованных в рецензируемых изданиях, позволяют утверждать, что подходы на базе трансформеров демонстрируют существенные преимущества в задачах сложного распознавания по сравнению с классическими алг.

Хаухия А.В., Ковальчук М.А. (науч. рук. Насонов Д.А.) Классическое ocr vs. Трансформеры: сравнительный анализ преимуществ и ограничений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15453