Microsoft Word мто-25 2016-1 Журнал

Стратегия выделения пересечений, концов и петель символа
. Эта 
стратегия представляет собой усовершенствованную стратегию выделе-
ния конечных точек и пересечений и развивает ее. В процессе распро-
странения «эха» в момент, когда определяется клетка конца символа 
или клетка встречи двух составляющих «эха», генерируется ответное
«эхо» – «отзвук» вдоль уже пройденных клеток. «Эхо» проходит путь в 
обратном направлении и отмечает клетки, в которых начальное эхо было
разделено на составляющие. Это позволяет найти позиции пересечений
отрезков, из которых состоят символы, а также петли, которые имеются в 
буквах узбекского алфавита.
Стратегия выделения пересечений, концов и петель символа определяет
позиции пересечений линий в изображении символа (рисунки 2 и 3). 
Алгоритм может показаться, громоздким, но он содержит в себе две со-
ставляющих, аналогичных первому алгоритму. Правила автоматов дан-
ного алгоритма аналогичны правилам автоматов первого алгоритма по 
выделению признаков символов. Достоинством этого алгоритма считается
выделение большего количества признаков символов, чем с помощью 
предыдущего алгоритма. Он выполняет больше шагов и работает дольше. 
Список литературы 
1 - М. М. Камилов, А. Р. Ахатов Система контроля достоверности текстовой инфор-
мации на основе n-граммных парсинговых моделей.
2 – Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов. М.: Мир, 1991. 280 с. 
3 - Д.И.Суясов Разработка алгоритмов распознавания текстов на основе клеточных 
автоматов, Санкт-Петербург. 2007. 34 с. 
4 - Д.И.Суясов Разработка алгоритмов распознавания текстов на основе клеточных 
автоматов, Санкт-Петербург. 2007. 35 с. 
Turkmenova Rukhie Takhirovna, 
master 
(E-mail: [e-mail]) 
Samarkand branch of the Tashkent University of Information Technologies, Samrkand, 
Uzbekistan. 
METHODS OF THE PATTERN RECOGNITION IN THE UZBEK LANGUAGE 
ON THE BASIS OF CELLULAR AUTOMATA. 
Abstract:
 The article describes the usage of the method of cellular automata in the OCR in 
the Uzbek language on the basis of the intersecting allocation algorithms, ends and symbol 
loops, allocation of endpoints and intersections. 
Keywords:
 cellular automata, pattern recognition, image, signs of symbols, algorithms, se-
lection of endpoints, the selection of intersection.