|
Uživatelské rozhraní WWW pro analýzu fotografií
Balcárek, Lukáš ; Láník, Aleš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá uživatelským rozhraním pro strojové vyhodnocení technické kvality skupin fotografií. V práci jsou sepsány informace o fotografiích, grafických editorech a jejich zhodnocení. Praktická část práce je zaměřena na návrh a vytvoření aplikace s webovým uživatelským rozhraním, která vyhodnocuje a porovnává kvalitu fotografií. Závěrem je vytvořená aplikace s jejím rozhraním otestována uživateli, vyhodnocen její přínos a možnosti dalšího rozšíření.
|
|
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.
|
| |
| |
|
Uživatelské rozhraní WWW pro analýzu fotografií
Balcárek, Lukáš ; Láník, Aleš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá uživatelským rozhraním pro strojové vyhodnocení technické kvality skupin fotografií. V práci jsou sepsány informace o fotografiích, grafických editorech a jejich zhodnocení. Praktická část práce je zaměřena na návrh a vytvoření aplikace s webovým uživatelským rozhraním, která vyhodnocuje a porovnává kvalitu fotografií. Závěrem je vytvořená aplikace s jejím rozhraním otestována uživateli, vyhodnocen její přínos a možnosti dalšího rozšíření.
|
|
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.
|