АРХИТЕКТУРНОЕ ОБОСНОВАНИЕ И ПИЛОТНАЯ ОЦЕНКА МОДИФИЦИРОВАННОГО HTR-МОДУЛЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ПЛОТНЫХ РУКОПИСНЫХ МЕДИЦИНСКИХ ПОЛЕЙ
Таблица 2 - Основные гибридные нейросетевые архитектуры, используемые в HTR
Архитектура | Извлечение признаков | Блок последовательности/ контекста | Механизм преобразования признаков в текст | Уровень распознавания | Применение | Статус для MedForm-HTR |
CNN - RNN - CTC | VGG-like CNN, ResNet, другие CNN | LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU | CTC + greedy/beam decoding | слово/строка, поле | исторические строки, анкеты, отдельные поля | базовый уровень |
CNN - Transformer Encoder - CTC | CNN, ResNet, ConvNeXt | Transformer Encoder | CTC + greedy/beam decoding | слово/строка, поле | HTR при ограниченной разметке, анкеты, медицинские поля | основной кандидат для исследования |
Encoder-decoder/TrOCR | ViT / BEiT-like image encoder | cross-attention между image encoder и text decoder | авторегрессионный Transformer decoder | слово/строка, поле | печатный, рукописный текст | сильный, базовый уровень |
VAN/page-level attention models | CNN encoder | vertical attention / implicit line segmentation | attention-based decoder | абзац/страница | рукописные абзацы, исторические документы | перспективная модель для распознавание рукописного текста на уровне абзаца и страницы |
