OCR na platformě iOS
Loading...
Date
Authors
Hakulin, Lukáš
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Práce se věnuje problematice rozpoznávání textu v obraze na mobilní platformě iOS. Obsahuje principy a metody detekce textu, získávání příznaků a klasifikace. Popisuje návrh a implementaci jednoduché aplikace pro rozpoznávání informací o umístění nábytku ve skladu obchodního domu IKEA.
This thesis is dedicated to text recognition in image on iOS mobile platform. It describes principles and methods for text location, feature extraction and classification. Portion of this work is devoted to design and implementation of simple application. With this application is possible to recognize information about location of furniture in IKEA's storeroom.
This thesis is dedicated to text recognition in image on iOS mobile platform. It describes principles and methods for text location, feature extraction and classification. Portion of this work is devoted to design and implementation of simple application. With this application is possible to recognize information about location of furniture in IKEA's storeroom.
Description
Keywords
Počítačové vidění , strojové učení , klasifikace , extrakce příznaků , OCR , iOS , OpenCV , Objective - C , C++. , Computer vision , machine learning , classification , feature extraction , OCR , iOS , OpenCV , Objective - C , C++.
Citation
HAKULIN, L. OCR na platformě iOS [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (předseda)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda)
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2012-06-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ". Otázky u obhajoby: Jak lze upravit algoritmus, aby dokázal korektně zpracovat i snímky štítků pod značným perspektivním zkreslením?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena