|
|
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.
|
|
|
Automatické vyčíslování chemických rovnic z fotografie
Kraina, Martin ; Šimon, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace aplikace pro mobilní platformu Android, která uživateli poskytuje nástroj automatizovaného vyčíslování chemických rovnic. Systém umožňuje pořídit snímek rovnice pomocí fotoaparátu mobilního telefonu a vybrat umístění rovnice ve fotografii. Poté již sám provede kroky potřebné k rozpoznání textu z obrazu a vyčíslení získané rovnice a následně zobrazí uživateli vyčíslenou formu zadané chemické rovnice. V rámci řešení bylo navrženo grafické uživatelské rozhraní splňující požadavky uživatelů na funkcionalitu, přehlednost a jednoduchou ovladatelnost aplikace.
|
|
|
Řešitel logické hry pro Android
Urbánek, Dan ; Szentandrási, István (oponent) ; Páldy, Alexander (vedoucí práce)
Tato práce řeší návrh a implementaci aplikace pro mobilní platformu Android. Aplikace načte vstupní fotografii, vyhledá na ní zadání logické hry Light Up (Akari) a následně toto zadání vyřeší. V práci je krátce popsáno programování aplikací na platformě Android a také jsou popsány všechny použité algoritmy pro zpracování obrazu. Čtenář je také seznámen s testováním aplikace a zhodnocením dosažených výsledků. V práci jsou porovnány dva způsoby pro detekci znaků.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozpoznávání textu z obrazových dat
Marinič, Michal ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním textu v obrazových datech s pomocí různých metod, které jsou využity ke klasifikaci neznámých objektů v obraze. V první teoretické části se práce zaměřuje na vysvětlení všech důležitých částí systému pro optické rozpoznávání znaků. Praktická část práce popisuje ukázku segmentace obrazu, realizaci umělé neuronové sítě pro rozpoznávání obrazových dat a vytvoření jednoduché trénovací množiny dat pro vyhodnocení této sítě. Rovněž popisuje proces trénování nástroje Tesseract a jeho implementaci v jednoduché aplikaci EasyTessOCR pro rozpoznávání znaků.
|
host ::
RSS.