|
|
Překlad textu v reálném čase s využitím mobilního zařízení
Sztefek, Lukáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace mobilní aplikace pro operační systém Android, která bude sloužit jako real-time překladač textu v obrazu z jednoho jazyka do druhého, přičemž musí podporovat několik světových jazyků a češtinu. Text přečtený z obrazu je přeložen a následně nahradí původní takovým způsobem, aby mu byl po vizuální stránce co nejblíže. Čtenář postupně získává povědomí o oblastech získávání textu z obrazových dat, překladu takto získaných dat, jejich zobrazení na mobilním zařízení a implementace v Android OS. V závěru práce se nachází popis experimentů s různými typy obrazových dat a porovnání s konkurenčními aplikacemi.
|
|
|
Optické rozpoznání textu v obrázcích
Kadlic, Pavel ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na detekci, lokalizaci, sledování a extrakci textu v obrázcích a videu. Jsou v ní popsány algoritmy vedoucí k dosažení optického rozpoznání textu. Práce se zabývá také implementací algoritmů, výběrem vhodného vzorku testovacích dat a jeho vyhodnocením.
|
|
|
Rozpoznávání písmen pomocí neuronové sítě
Kluknavský, František ; Hradiš, Michal (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Práca sa na úlohe rozpoznávania rukou písaných písmen zaoberá implementáciou viacvrstvovej perceptrónovej siete, učením metódou spätného šírenia chyby, hľadaním ich optimálnych parametrov, šírkou skrytej vrstvy, rýchlosťou a dĺžkou učenia, zvládaním poškodených dát. Výsledky vznikli opakovaným simulovaním a testovaním neurónovej siete použitím 52 152 malých písmen anglickej abecedy. Najlepšie výsledky pri čo najmenšej sieti a najkratšom čase tréningu dosiahla sieť so 60 neurónmi v skrytej vrstve a učenie rýchlosťou 0,01. Siete so širšou skrytou vrstvou dosiahli približne rovnakú úspešnosť pri testoch na neznámych písmenách, ale vyššiu úspešnosť na silne poškodených písmenách.
|
|
|
Luštič osmisměrky pro platformu Android
Buno, Petr ; Polok, Lukáš (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá algoritmy pro vyhledávání v rozpoznaném textu z pořízeného snímku a vývojem aplikace pro mobilní platformu Android. V této práci jsou představeny knihovny pro rozpoznávání textu v obraze a existující algoritmy pro vyhledávání textových řetězců. Praktická část se věnuje návrhu a realizaci aplikace pro automatizované vyhledávání tajenky osmisměrky z fotografií pořízených uživatelem aplikace. V teoretické části práce jsou popsány důležité nástroje pro vývoj aplikace pro platformu Android, principy rozpoznávání textu z obrazu a pravidla hlavolamu osmisměrka. Na konci práce jsou shrnuty výsledky testování a zhodnocení úspěšnosti vyhledání tajenky, intuitivnosti grafického uživatelského rozhraní a celkové použitelnosti aplikace. V závěru jsou zhodnoceny výsledky a nastíněna možná rozšíření aplikace.
|
|
|
Mobilní tlumočník pro Android
Homola, Vladimír ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o vývoji aplikace Mobilní tlumočník, přičemž se zaměřuje na návrh vhodného uživatelského rozhraní. Cílem je vytvořit aplikaci s takovým rozhraním, se kterým budou uživatele schopni pracovat efektivně a s radostí. První část práce obsahuje shrnutí poznatků získaných studiem této problematiky. Po definování budoucího uživatele a řešeného problému je zde popsán návrh systému a jeho rozhraní následovaný popisem implementace a uživatelských testů.
|
|
|
Modul pro rozpoznávání nápisů pro robota
Hartman, Zdeněk ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje návrh modulu pro detekci a rozpoznávání nápisů pro použití v robotických systémech. K detekci znaků je použita Stroke Width transformace, která je aplikována na vstupní hranový obraz. Ve výstupním obraze po Stroke Width transfromaci jsou nalezeny spojité oblasti. K seskupení znaků do slov a detekci orientace slov je použita Houghova transformace aplikována na vytvořený binární obraz, který obsahuje body odpovídající pozici nalezených spojitých oblastí. K rozpoznání nápisů v detekovaných oblastech je použita knihovna Tesseract. Před provedení rozpoznávání jsou detekované oblasti extrahovány a natočeny do vodorovné polohy. Takto navržený detektor dokáže detekovat i natočený text. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti detekce 75% nad testovací sadou "informační tabule".
|
|
|
Android app - deníček spotřeby energií s predikcí
John, Tomáš ; Herout, Adam (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Práce popisuje proces tvorby mobilní aplikace sloužící k záznamu a zpracování dat z přístrojů měřících energie. Aplikace cílí na zařízení s operačním systémem Android. Úkolem bylo seznámit se s podobnými aplikacemi a následně navrhnout a implementovat vlastní řešení. Obohacené o funkci predikce spotřeby, za využití znalosti historie venkovních teplot. Záznam hodnot měřících přístrojů rozšířit o možnost využití OCR (optického rozpoznávání znaků). Pro zajištění historie venkovních teplot využít internetové služby o počasí. Ze zaznamenaných dat vytvořit uživatelsky přívětivé grafy a statistiky o spotřebě.
|
|
| |
|
|
Zpracování obrazu v systému Android - odečet hodnoty elektroměru
Sliž, Jiří ; Klečka, Jan (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Cílem práce je návrh aplikace pro mobilní zařízení s operačním systémem Android. Tato aplikace umožní snímání obrazu pomocí kamery zařízení a zpracování obrazu s podporou knihovny OpenCV. Účelem této aplikace je automatické odečtení hodnoty počítadla analogového elektroměru. Text obsahuje popis těchto elektroměrů. Následuje charakteristika systému Android a na tuto část přímo navazuje návrh samotné aplikace. Dalším celkem je návrh algoritmů zpracování obrazu, jejich testování a implementace do připravené Android aplikace.
|
|
|
Optické snímání a analýza bytových měřidel
Machala, Petr ; Fedra, Zbyněk (oponent) ; Povalač, Aleš (vedoucí práce)
Tématem této diplomové práce je studium a řešení problematiky týkající se optického snímání a analýzy bytových měřidel pro následný záznam a statistické zpracování. Pro tuto požadovanou aplikaci byla využita vývojová deska 32F429IDISCOVERY výrobce STMicroelectronics s mikrokontrolérem ARM Cortex-M4 a modul kamery OV7670 výrobce OmniVision, kde byl postupně implementován požadovaný firmware. Diplomová práce tedy obecně představuje komplexní řešení od získávání snímků použitým modulem kamery až po výslednou analýzu a zpracování naměřených dat a sestrojení funkčního prototypu navrženého snímacího systému.
|
host ::
RSS.