|
|
Detection and Recognition of License Plates
Tykva, Jiří ; Zemčík, Pavel (referee) ; Juránek, Roman (advisor)
Cílem této bakalářské práce je návrh, implementace a testování systému, který v reálném čase pomocí neuronových sítí bude detekovat a rozpoznávat registrační značky vozidel. Nasbíraná data budou ukládána do databáze. Architektura systému je rozdělena do tří hlavních částí. První část řeší detekci registrační značky v obraze pomocí TensorFlow Object Detection API. Detektor dosahuje přesnosti 98.15 % AP při rychlosti kolem 14 fps. Druhá část se zabývá sledováním značek ve videu pomocí algoritmu SORT. Třetí část systému se věnuje holistickému rozpoznávání textu registrační značky a dosahuje až 0.6% chybovosti při rozpoznávání jednotlivých znaků a 2% chybovosti při rozpoznávání celého textu. Výsledný systém lze použít například pro policejní oddělení za účelem sledování kradených vozidel či automatického vybírání dálničních poplatků.
|
|
| |
|
| |
|
|
Caligraphy Editor with Japanese Character Recognition
Horáček, Petr ; Žák, Pavel (referee) ; Švub, Miroslav (advisor)
This work focuses on creating an application to support Japanese character learning. It also contains a brief overview of Japanese writing's history and evolution. Based on the study of existing options, this work sets the requirements for the application. It discusses problems and tries to find possible solutions. Character recognition is an important part. The work describes chosen solutions and their implementations. It ends by demonstrating achieved results and discussing options for further development of the system.
|
|
|
License Plate Detection and Recognition
Řepka, Michal ; Sochor, Jakub (referee) ; Herout, Adam (advisor)
This paper addresses the problem of object detection and recognition from still images using methods of computer vision. The objects of detection are czech license plates and the goal of this paper was to create an automatic license plate anotation tool. Suggested solution uses edge detection and machine learned cascading classifiers. Created application was then tested on dataset taken by the author.
|
|
|
Braille Reader for Android OS
Bokiš, Daniel ; Dluhoš, Ondřej (referee) ; Procházka, Boris (advisor)
This thesis deals with the analysis and recognition of the Braille characters from a photo taken by a mobile phone. It describes design and implementation of application for recognition on Android OS mobile platform. Described general principles of analysis and processing of image are also applicable in other systems.
|
|
|
Methods used for OCR
Čermák, Marek ; Marada, Tomáš (referee) ; Zuth, Daniel (advisor)
Although OCR (Optical Character Recognition) is a topic which has been a subject of research since the second half of the 19th century, it has recieved a significant attention in the field of computer vision and object detection recently. This thesis presents history of OCR and briefly describes techniques which have been used over the course of time for character recognition. Main focus lies in the current text recognition methods introduced by soft computing. Since the major portion of the field is covered by neural networks, various architectures will be presented. Eventually a software for alphanumeric characters recognition will be implemented using a convolutional neural network.
|
|
|
Application of neural net in image processing
Nagyová, Lenka ; Svobodová,, Jitka (referee) ; Boleček, Libor (advisor)
This work focuses on the theory of artificial neural networks: the history, individual ways of learning and architecture of networks. It is also necessary to desribe the image processing blocks from scanning and image processing through segmentation to object recognition. The next part is focused on connecting the previous two parts, and therefore on the use of neural networks in image processing, specifically the identification of objects. In the practical part of the work is designed the user application for recognizing characters such as numbers, uppercase and lowercase letters.
|
|
|
Applications of Approximate Computation in Genetic Programming
Ševčík, David ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
This thesis deals with ways of application of approximate circuits into evolutionary design of classifiers using Cartesian genetic programming. The problem of hand-written digit recognition was chosen as a case study. The goal is to validate the capability of classifiers, which use approximate circuits to provide results with certain advantages compared to other conventional classifiers. The thesis demonstrates that by using approximate computing it is possible to acquire classifiers with a simpler implementation, while matching or sometimes even exceeding the precision of the other conventional classifiers.
|
|
|
Keyboard and Keys Image Recognition
Lorenc, Jan ; Lichtner, Ondrej (referee) ; Pluskal, Jan (advisor)
Cílem práce je vytvoření řešení pro rozpoznání kláves na klávesnici za účelem automatizace robotického psaní na klávesnici. V rámci práce jsou vytvořeny datasety pro detekci klávesnice v obraze, rozpoznání znaků v obraze a dodatečnou korekci detekovaných znaků na základě různých rozložení klávesnic. Práce předkládá různé přístupy k řešení problému rozpoznání znaků na klávesnici a vybírá ten nejvhodnější. Navržený postup je rozdělen do 3 fází, kterým odpovídají připravené datasety. Pomocí neuronových sítí a Cannyho metody detekce hran se nejprve rozpozná klávesnice v obraze a následně se v nalezené klávesnici detekují jednotlivé znaky. V poslední fázi dochází k dodatečnému zpracování výsledků (oprava znaků, doplnění nerozpoznaných znaků, nalezení speciálních kláves apod.). Pro každou část jsou vyhodnoceny výsledky. Přínos práce spočívá ve vytvoření datasetů pro detekci klávesnice a jejích kláves a především modulárního a rozšiřitelného řešení pro detekční proces se slibnými výsledky.
|
guest ::
