|
|
Multi-modální přepis textu
Kabáč, Michal ; Herout, Adam (oponent) ; Kišš, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je popísať a vytvoriť metódu pre korekciu výstupov rozpoznávača textu pomocou rozpoznávača reči. Práca popisuje prehľad súčasných metód pre rozpoznávanie textu a reči pomocou neurónových sietí. Popisuje tiež existujúce metódy prepájania výstupov dvoch modalít. V rámci práce je navrhnutých a implementovaných niekoľko prístupov pre korekciu rozpoznávačov, ktoré sú založené na algoritmoch, alebo neurónových sieťach. Ako najlepší prístup sa ukázal algoritmus založený na princípe prehľadávania výstupov rozpoznávačov zarovnaných pomocou levenshtainového zarovnania. Algoritmus prehľadáva výstupy v prípade že neistota znaku rozpoznávača textu je menšia ako predom zvolená hranica. V rámci práce bol ku textovým prepisom vytvorený anotačný server, pomocou ktorého sa robil zber nahrávok pre vyhodnotenie experimentov.
|
|
|
Adaptace neuronových sítí na cílového pisatele
Sekula, Jakub ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá adaptací neuronových sítí na pisatele s cílem zlepšení rozpoznání ručně psaného písma tohoto pisatele. Metoda, kterou používám, je rychlá, vyžaduje malou trénovací množinu dat a využívá regularizaci, která se snaží udržet distribuci regularizovaných vah adaptační sítě podobnou té z předadaptační sítě. Tuto metodu jsem testoval nad datasetem tištěných textů IMPACT a datasetem ručně psaných textů. Nad datasetem ručně psaných textů se mi na dvou denících podařilo snížit chybovost z počátečních 10,82 % a 1,82 % na chybovost 8,48 % a 0,77 % v rámci malého počtu adaptačních iterací a připoužití malého množství trénovacích řádků. Na datasetu IMPACT se mi podařilo snížit chybovost nad polské historické písmo z počáteční chybovosti 32,88 % na 5,30 %.
|
|
|
Řešitel sudoku pro Android
Hrbas, Vojtěch ; Herout, Adam (oponent) ; Páldy, Alexander (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá řešením hry Sudoku pořízené pomocí kamery mobilního zařízení se systémem Android. Probírá možnosti zpracování obrazu, možnosti rozpoznávání textu v obraze a princip a řešení hry Sudoku. Zkoumá také již existující aplikace pro Android řešící Sudoku. Dále navrhuje vlastní aplikaci pro řešení Sudoku a shrnuje dosažené výsledky testování aplikace z hlediska výkonu a uživatelů.
|
|
| |
|
|
Zvyšování konzistence v datových sadách pro rozpoznávání textu
Tvarožný, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kišš, Martin (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá zvyšovaním konzistencie dátových sád pre rozpoznávanie textu. V tejto práci sú popísane problémy, ktoré nekonzistenciu spôsobujú a následne sú predstavené riešenia na jej odstránenie. Skúmaný je vplyv vlastností polygónov definujúcich ohraničenie riadkov a teda to ako upravená verzia dátovej sady, ktorá je zložená z ideálnych variant riadkov ovplyvnila presnosť modelu. Ďalej sa práca zameriava na detekciu a následné odstránenie alebo upravenie riadkov, ktorých prepis ground truth nekorešponduje so skutočným textom, ktorý sa na nich nachádza. Experimentovaním sa ukázalo, že odstránenie vizuálnej nekonzistencie na trénovacej sade nemá zásadný vplyv na natrénovanosť modelu, za to poupravením testovacej sady sa presnosť OCR modelu zlepšila o 1.1\% CER. Upravením dátovej sady tak, aby neobsahovala navzájom nekonzistentné dvojice rozpoznávaného textu a príslušnej ground truth, sa model po opätovnom natrénovaní zlepšil maximálne len o 0.2\% CER. Hlavným zistením tejto práce je predovšetkým preukázaný priaznivý účinok odstránenia nekonzistencie na testovacích sadách, vďaka ktorému je možné zistiť reálnejšiu chybovosť OCR modelu.
|
|
|
iPhone aplikace pro rozpoznání SPZ
Sládeček, Roman ; Dvořák, Radim (oponent) ; Procházka, Boris (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá teoretickou a praktickou stránkou tvorby aplikace pro mobilní zařízení Apple iPhone a jeho operační systém iOS. V teoretické části práce jsou obsaženy informace o historii zařízení, o nástrojích k tvorbě aplikací pro tuto mobilní platformu a stručně načrtnutý postup a proces, jakým je aplikace nasazena do samotného zařízení. Další část pojednáva o státních poznávacích značkách, jejich významu a integritních omezeních. Jádrem celé práce je praktická část, a tedy tvorba a implementace mobilní aplikace pro rozpoznávání těchto značek za podpory vestavěného fotoaparátu a její následná textová reprezentace, příp. další manipulace s tímto údajem. V závěrečné, no o nic méně důležité části práce zhodnotim výsledky, které tato aplikace přinese po testování a experimentování v různých podmínkách.
|
|
|
Podpora hry Krycí jména na mobilním telefonu s OS Android
Hurta, Martin ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření podpůrné aplikace ke slovní asociační deskové hře Krycí jména na mobilní telefony s operačním systémem Android. Řešení se skládá z detekce a rozpoznání herního plánu za pomoci knihoven OpenCV a Tess-two a nástrojů Google Firebase ML Kit a následovného poskytnutí podpory v průběhu hry včetně volitelné úrovně jejího ulehčení a možnosti hry na více zařízeních díky službě Hry Google Play. Tyto funkce motivují uživatele k dalšímu užívání aplikace a poskytnutí dat ve formě vygenerovaného záznamu hry, užitečného pro další vývoj a ověřování asociačních modelů nebo strategií pro automatické hraní.
|
|
|
Metody využívané pro OCR
Čermák, Marek ; Marada, Tomáš (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Ačkoli je OCR (Optické rozpoznávání znaků – Optical Character Recognition) problematikou sahající do druhé poloviny dvacátého století, dostalo se mu v současnosti velké pozornosti v souvislosti s počítačovým viděním a detekcí objektů. V této práci bude popsána historie OCR a stručně budou zmíněny techniky doposud používané pro OCR. Pozornost bude soustředěna na současné metody rozpoznávání textu, tedy na soft computing. Protože v této oblasti zastávají největší roli neuronové sítě, budou zmíněny a popsány některé architektury a následně bude realizován software pro rozpoznávání alfanumerických znaků pomocí konvoluční neuronové sítě.
|
|
| |
|
|
Automatický přepis dodacích listů
Necpál, Dávid ; Kišš, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvorenie systému pre automatický prepis dodacích listov - dokumentov s pevnou štruktúrou. Riešenie práce je rozdelené do dvoch častí. Prvou časťou je detekcia čiar tabuliek a z nich následná detekcia a extrakcia buniek, ktoré obsahujú požadované dáta. Druhá časť je samotné rozpoznanie ručne písaných numerických znakov v obrázkoch vyrezaných buniek. Výsledný systém dokáže pri kvalitne naskenovaných dodacích listoch detegovať bunky s požadovanými údajmi s presnosťou 100 %, pričom úspešnosť samotného rozpoznávania numerických znakov je viac ako 95 % pre samostatné znaky a vyše 92 % pre celé sekvencie znakov. Prínosom tejto práce je systém pre automatický prepis dodacích listov, ktorý zabezpečuje rýchlejšie a jednoduchšie inak zdĺhavé "prepisovanie obsahu dodacích listov do informačného systému maloobchodu. Využitím tohoto systému ušetrí pracovník na každom dodacom liste viac než 50 % času.
|
host ::
RSS.