|
|
Mobilní tlumočník pro iPhone
Vaňková, Klára ; Chrápek, David (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí textu v obraze. Popisuje nalezení oblastí MSER, zjištění které z nich jsou písmena pomocí SVM klasifikátoru a spojení nalezených písmen do slov. Dále práce ukazuje použití detekce textu v aplikaci Mobilní tlumočník , která z fotografie získává text a překládá ho do mateřského jazyka. Pro práci s obrazem je použita knihovna OpenCV, OCR provádí knihovna Tesseract. V závěru práce je popis implementace prototypu aplikace a jsou uvedeny dosažené výsledky při detekci textu.
|
|
|
Rozpoznání registrační značky vozidla
Tilňak, Tomáš ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice rozpoznávání registračních značek a mojí implementaci programu na rozpoznávání registračních značek. Nejdříve představím formát registračních značek v České republice. Následující kapitola je věnována existujícím způsobům řešení jednotlivých fází rozpoznávání podle vybraných vědeckých článků. Jádrem této práce je návrh a implementace programu na rozpoznávaní registračních značek, představím i jednotlivé použité knihovny, které jsem použil při mém řešení. Nezbytnou součástí vývoje programu je testování, kterému je taktéž věnována samostatná kapitola. V závěru zhodnotím dosažené výsledky a navrhnu možná rozšíření.
|
|
|
Filtrování textů extrahovaných z PDF, OCR nebo webu
Žigárdi, Tomáš ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá normalizací textů vzniklých převedením z různých formátů a vytvořením výslovnostních slovníků. Jednou z jejich možností využití je například při strojovém zpracování řeči. Analyzovány jsou chyby, které vznikají při převodu a původní řešení tohoto problému. Dále je uveden návrh a implementace normalizačních kroků a výslovnostních slovníků. Výsledky implementovaného řešení jsou vyhodnoceny a porovnány s existujícím řešením.
|
|
|
Rozpoznání stavu hry Scrabble
Staněk, Jiří ; Polok, Lukáš (oponent) ; Svoboda, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou zpracování obrazu, detekce a rozpoznávání objektů v obraze a OCR (Optical Character Recognition). Popisuje návrh a implementaci aplikace pro rozpoznání stavu hry Scrabble využívající některé algoritmy z této oblasti. Je zde popsána detekce hrací desky a jednotlivých písmen v obraze. Dále klasifikace detekovaných písmen a tvorba slov. Výsledná aplikace využívá knihovny OpenCV pro zpracování obrazu a LIBSVM pro klasifikaci písmen. Aplikace byla testována na vlastní sadě fotografií.
|
|
| |
|
|
Jednoduché rozpoznávání písma
Duba, Nikolas ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na rozpoznávání textu a jeho následné zpracování. Cílem je umožnit jednoduché sledování denních výdavků. Může to sloužit pro jednotlivce nebo pro firmu jako kontrola spotřeby. Princip je založen na uživatelsky jednoduchém ovládání, jak je to len možné. Aplikace ze vstupního hardvéru jako je například skener anebo digitální fotoaparát načítá pokladniční blok, který potom následně upraví pro další zpracování. Pomocí různých metod pro rozpoznávání písma analyzuje doklad a rozparsuje obsah. Metody jsou detailně rozebírány v práci. Výstup aplikace je databáze, ve které jsou uloženy zpracované pokladniční bloky. Součást řešení je taky informační systém, který slouží jako výstup pro zobrazení vyhodnocených výsledků.
|
|
|
Rozpoznávač psaného textu pro mobilní telefony
Talaš, Vladimír ; Chalupníček, Kamil (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Cílem projektu bylo vytvoření aplikace pro mobilní telefon, která by umožnila pomocí zabudovaného fotoaparátu telefonu vyfotografovat snímek v němž by nalezla a rozpoznala text. Tento text by následně bylo možno odeslat v textové zprávě. Aplikace je založena na implementaci algoritmů pro rozpoznávání textu z fotografií. Zejména se bude jednat o metody založené na skrytých Markovových modelech. Důraz je kladen na trénování modelu s cílem maximalizovat úspěšnost při rozpoznávání textu. Jsou prováděny experimenty s parametry modelu, díky čemuž se podařilo dosáhnout více jak 97% úspěšnosti při rozpoznávání textu.
|
|
|
Rozpoznání kódu z kontrolního obrázku
Růžička, Miloslav ; Zuzaňák, Jiří (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou rozpoznání kontrolního kódu v obrázku. Uvádí související oblasti ze zpracování obrazu, mezi které patří odstranění šumu, prahování, barevné modely, segmentace objektů a OCR. Práce dokumentuje výhody a nedostatky dvou vybraných metod segmentace objektů a navrhuje vlastní systém segmentace objektů. Dále je popsán navržený systém pro segmentaci a klasifikaci objektů.
|
|
|
Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí
Horký, Vladimír ; Janda, Miloš (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
V této práci budou představeny neuronové sítě, konkrétně algoritmus zpětného šíření chyby. Bude vyloženo teoretické pozadí algoritmu a budou zde řešeny problémy, se kterými se můžetete setkat při učení takovéto sítě. Práce se také zabývá předzpracováním obrazu a obrazovými příznaky, které jsou hlavním stavebním kamenem klasifikace. Část práce se také zabývá experimenty s neuronovou sítí nad zvolenými obrazovými příznaky. Součástí práce je také vytvoření demo-aplikace pro experimenty s neuronovými sítěmi a pro převod textu v obraze na text elektronický.
|
|
|
Svět kolem nás jako hyperlink
Mešár, Marek ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Dokument popisuje vybrané metody a přístupy k problému detekce, extrakce a rozpoznání textu na moderních mobilních zařízeních. Také popisuje jejich vhodnou prezentaci v uživatelském rozhraní a jejich přeměnu na hypertextové odkazy jako zdroj informací o okolním světe. Dokument nastiňuje vyhledávací a rozpoznáváncí techniku založenu na detekci MSER oblastí a také popisuje použití obrazových příznaků pro metodu sledování a odhad pohybu textu.
|
host ::
RSS.