|
|
Rozpoznání textu s využitím neuronových sítí
Peřinová, Barbora ; Hesko, Branislav (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním textu v obraze. V první části práce jsou popsány základní typy úloh rozpoznání textu a rozdělení algoritmu na jednotlivé fáze. Pro každou fázi jsou v následující části popsány nejpoužívanější metody. V rámci fáze rozpoznávání znaků je vysvětlena problematika umělých neuronových sítí a jejich využití v této fázi, konkrétně vícevrstvého perceptronu a konvolučních neuronových sítí. Druhá část se zabývá definicí požadavků na konkrétní aplikaci využitelnou jako zpětná vazba pro robotický systém. Je představena implementace algoritmu v .NET využívající konvoluční neuronové sítě a knihovnu CNTK pro hluboké učení. V neposlední řadě jsou diskutovány výsledky testování jednotlivých fází navrženého řešení a porovnány s volně dostupnou technikou Tesseract.
|
|
|
Automatické rozpoznávání a zpracování faktur
Ščešňák, Vladimír ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat aplikaci pro automatické rozpoznávání a zpracovaní faktur za pomocí využití počítačového vidění. Práce se zabývá analýzou existujících faktur, návrhem a implementaci algoritmů na spravne rozpoznávání výběrem vhodných testovacích vzorků a také návrhem a implementací užívatelského rozhraní.
|
|
|
Tanec v Brně
Bala, Filip ; Maršíková, Hana (oponent) ; Galeová, Nicol (vedoucí práce)
„Ideální současné taneční divadlo“ je výzkumnou otázkou předdiplomové práce, která je zpracována v knižní podobě. Diplomová práce „EUFONIE | POHYB | PROSTOR“, se zabývá prototypem, jenž zároveň reaguje na urbanistickou strukturu města Brna. Z problematiky konkrétního řešení následně vyplynuly další otázky, nejen kvůli komplexnosti zadané lokality, ale také díky nové vizi fungování divadelního světa skrze využití autonomních technologií.
|
|
|
Databáze vysílání Československé televize
Fiala, Vojtěch ; Firc, Anton (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením databáze vysílání Československé televize za pomoci technologie optického rozpoznávání znaků. Cílem práce je vytvořit databázi, která bude přístupná skrze jednoduché webové rozhraní, ve kterém bude možné prohlížet jednotlivé pořady, jejich popisy a mezi pořady vyhledávat. Vyhledávání bude možné i podle osob, co se na pořadech podílely. Jako systém optického rozpoznávání znaků byl použit Tesseract, získané pořady byly nahrány do SQLite databáze a pro webové rozhraní byl použit Flask. Jako zdrojové materiály byly použity naskenované strany Týdeníku Československé televize a zpracovány byly roky 1966 až 1992. Výsledky práce umožňují uživatelům nahlédnout do historie vysílání televize v Československu a mohou sloužit například pro účely historiků.
|
|
| |
|
|
Extraction of information from identity documents
Hudcovský, Erik ; Lattenberg, Ivo (oponent) ; Caha, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis is about the processing information from personal documents (ID card or passport) into the form that is further easily to be processed for computers and the IT industry in general. This process is implemented by the application I developed as part of my bachelor's thesis. The application contains the scanned document, the document type and the form of the required output. As the output we get the document type in the required format. The entire application is using in process an external OCR tool (OpticalCharacter Recognition), which is implemented so that it can be easily replaced by another OCR tool. I used Tesseract in my application. This OCR tool is the simpliest and most accurate of the free OCR tools at the same time. It also has strong community support and is still being developed. In this thesis, I also focused on its testing, both on the samples of text I created, and on real scans of documents. The application is also processed as an installation package, so it can be easily imported into other projects. The entire application is displayed as OpenSource on GitHube under the free license of MIT.
|
|
|
Rozpoznání textu s využitím neuronových sítí
Peřinová, Barbora ; Hesko, Branislav (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním textu v obraze. V první části práce jsou popsány základní typy úloh rozpoznání textu a rozdělení algoritmu na jednotlivé fáze. Pro každou fázi jsou v následující části popsány nejpoužívanější metody. V rámci fáze rozpoznávání znaků je vysvětlena problematika umělých neuronových sítí a jejich využití v této fázi, konkrétně vícevrstvého perceptronu a konvolučních neuronových sítí. Druhá část se zabývá definicí požadavků na konkrétní aplikaci využitelnou jako zpětná vazba pro robotický systém. Je představena implementace algoritmu v .NET využívající konvoluční neuronové sítě a knihovnu CNTK pro hluboké učení. V neposlední řadě jsou diskutovány výsledky testování jednotlivých fází navrženého řešení a porovnány s volně dostupnou technikou Tesseract.
|
|
|
Mobilní systém pro rozpoznání textu na iOS
Bobák, Petr ; Sochor, Jakub (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce dokumentuje postup vývoje moderní klient-server aplikace pro rozpoznání textu na platformě iOS. Čtenář je v úvodu seznámen s obecným principem klient-server modelu, včetně jeho známých architektur, a také s členěním logických vrstev mezi obě strany. Následuje popis současných trendů a používaných technologií vhodných pro tvorbu aplikačního rozhraní webového serveru. Dále jsou diskutovány principy a možnosti rozpoznání textu na straně serveru. V rámci klientské části práce poskytuje základní poznatky o platformě iOS a zmiňuje také některé podstatné koncepty charakteristické pro vývoj iOS aplikací. Vlastní implementace pak klade důraz na možnost obecného použití serverové části tak, aby ji bylo možné integrovat přímo s koncovým klientem, případně i s jiným aplikačním serverem třetí strany. Součástí výstupu práce je také framework pro přímou komunikaci iOS klienta se serverem. Jako příklad použití je implementována demonstrační aplikace pro vyhodnocení aditivních látek z etiket potravin.
|
|
| |
|
|
Automatické rozpoznávání a zpracování faktur
Ščešňák, Vladimír ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat aplikaci pro automatické rozpoznávání a zpracovaní faktur za pomocí využití počítačového vidění. Práce se zabývá analýzou existujících faktur, návrhem a implementaci algoritmů na spravne rozpoznávání výběrem vhodných testovacích vzorků a také návrhem a implementací užívatelského rozhraní.
|
host ::
RSS.