Rozpoznání textu s využitím neuronových sítí

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (předseda) prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D. (místopředseda) Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen) RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (člen) Ing. Marina Filipenská, Ph.D. (člen) Ing. Martin Mézl, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Ronzhina položila otázku, kolik jste měla klasifikačních tříd a co to bylo za třídy? Na výstupu jste měla pravděpodobnosti jednotlivých slov? Trénovací a testovací sady se překrývají? Je pro tento robotický systém, možná nějaká biomedicínská aplikace? Ing. Jakubíček položil otázku, jak spojujete slova? Jak jste extrahovala příznaky v kroku rozpoznání? V čem je přínos a výhoda vašeho řešení v porovnání s Tesseractem? Doc. Kolářová položila otázku, s jakou firmou jste v rámci své práce navázala kontakt? Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMézl, Martincs
dc.contributor.authorPeřinová, Barboracs
dc.contributor.refereeHesko, Branislavcs
dc.date.created2018cs
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.description.abstractThis master’s thesis deals with optical character recognition. The first part describes the basic types of optical character recognition tasks and divides algorithm into individual phases. For each phase the most commonly used methods are described in the next part. Within the character recognition phase the problematics of artificial neural networks and their usage in given phase is explained, specifically multilayer perceptron and convolutional neural networks. The second part deals with requirements definition for specific application to be used as feedback for robotic system. Convolution neural networks and CNTK library for deep learning using algorithm implementation in .NET is introduced. Finally, the test results of the individual phases of the proposed solution and the comparison with the open source Tesseract engine are discussed.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationPEŘINOVÁ, B. Rozpoznání textu s využitím neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.cs
dc.identifier.other110557cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/81925
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectOCRcs
dc.subjectsegmentace textucs
dc.subjectumělé neuronové sítěcs
dc.subjectvícevrstvý perceptroncs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectCNTKcs
dc.subjectTesseractcs
dc.subjectOCRen
dc.subjecttext segmentationen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectmultiplayer perceptronen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectCNTKen
dc.subjectTesseracten
dc.titleRozpoznání textu s využitím neuronových sítícs
dc.title.alternativeText recognition with artificial neural networksen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2018-06-13cs
dcterms.modified2018-06-14-07:30:25cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid110557en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:34:30en
sync.item.modts2025.01.15 12:20:07en
thesis.disciplineBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.04 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
9.56 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_110557.html
Size:
5.55 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_110557.html
Download
Collections
2018