Original title: Rozpoznávání ručně psaného textu pomocí hlubokých neuronových sítí
Translated title: Deep Networks for Handwriting Recognition
Authors: Richtarik, Lukáš ; Herout, Adam (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2020
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [slo] [eng]
Táto práca sa zaoberá problematikou rozpoznávania ručne písaného textu pomocou hlbokých neurónových sietí. Je zameraná na použitie metódy sequence to sequence pomocou enkóder-dekóder modelu. Jej súčasťou je aj návrh enkóder-dekóder modelu pre rozpoznávanie ručne písaného písma používajúceho transformer namiesto rekurentných neurónov a sada experimentov, ktoré na ňom boli vykonané.  The work deals with the issue of handrwritten text recognition problem with deep neural networks. It focuses on the use of sequence to sequence method using encoder-decoder model. It also includes design of encoder-decoder model for handwritten text recognition using a transformer instead of recurrent neurons and a set of experiments that were performed on it.
Keywords: Convolutional neural networks; Deep learning; HTR; Neural networks; OCR; Sequence to sequence; Text recognition; Transformer

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/194965

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-588045


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses