Active Learning pro zpracování archivních pramenů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť a implementovať systém na optické rozpoznávanie znakov v archívnych historických dokumentov. V prvej časti práce sa zaoberám štúdiom problematiky optického rozpoznávania znakov a procesom spracovania vstupných dát. Ďalej je opísaná téma aktívneho učenia a využívaných metód. Prehľadávam dostupné riešenia systémov pre rozpoznávanie ručne písaných historických dokumentov. Popisujem architektúry neurónových sietí využívaných na rozpoznávanie textu. Výsledkom práce návrh a následná implementácia systému pre rozpoznávanie textu, ktorý umožňuje anotáciu, doučovanie modelov a vyhľadávanie v záznamoch.
The aim of this Master's thesis is to design and implement an OCR system for archival historical documents containing handwriting text. The first part of the thesis deals with the study of optical character recognition, the process of OCR pipepline. Then the topic of active learning and its methods is described. The thesis reviews the available solutions for recognition of handwritten historical documents. I further describe the neural network architectures used for text detection. The thesis results in the design and subsequent implementation of system for text recognition of historical documents, enabling user annotation, full-text search in annotation records.
The aim of this Master's thesis is to design and implement an OCR system for archival historical documents containing handwriting text. The first part of the thesis deals with the study of optical character recognition, the process of OCR pipepline. Then the topic of active learning and its methods is described. The thesis reviews the available solutions for recognition of handwritten historical documents. I further describe the neural network architectures used for text detection. The thesis results in the design and subsequent implementation of system for text recognition of historical documents, enabling user annotation, full-text search in annotation records.
Description
Citation
ŠTAJEROVÁ, A. Active Learning pro zpracování archivních pramenů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Strojové učení
Comittee
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-16
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení