Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí

Simple item page
but.committeeprof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky 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 A. Otázky u obhajoby: Analyzovali ste nesprávne rozpoznané znaky? Napríklad znak "B" a číslovka "8" sa asi častejšie zamieňajú kvôli skeletonizácii (Obrázok 3.2). Aký postup by ste zvolili pre zvýšenie úspešnosti ich rozpoznania?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPlchot, Oldřichcs
dc.contributor.authorSmejkal, Vojtěchcs
dc.contributor.refereeFapšo, Michalcs
dc.date.created2011cs
dc.description.abstractPráce se zabývá rozpoznáváním velkých písmen a číslic hůlkového písma pomocí neuronových sítí. Rozebírá použité algoritmy pro segmentaci textu, metody extrakce příznaků a problematiku učení sítě pomocí zpětného šíření chyb. Jsou zde také popsány provedené experimenty s různými konfiguracemi nad datovými sadami. Pro trénování nových sítí a testování jejich úspěšnosti byla vytvořena demonstrační aplikace s grafickým rozhraním s možností interaktivního rozpoznávání myší psaného textu.cs
dc.description.abstractThesis deals with handwritten block letters and digits recognition using artificial neural networks. Text segmentation algorithms, feature extraction methods and backpropagation learning are explained. There are also described performed experiments with variety of configurations on datasets. Application with graphical user interface and interactive mouse-written text recognition was created to train new neural networks and test their effectivity.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationSMEJKAL, V. Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other42440cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/55878
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectumělé neuronové sítěcs
dc.subjectrozpoznávání vzorůcs
dc.subjectzpracování obrazucs
dc.subjectOCRcs
dc.subjectextrakce příznakůcs
dc.subjectsegmentace textucs
dc.subjectučení zpětným šířenímcs
dc.subjectFANNcs
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectpattern recognitionen
dc.subjectimage processingen
dc.subjectOCRen
dc.subjectfeatures extractionen
dc.subjecttext segmentationen
dc.subjectbackpropagation learningen
dc.subjectFANNen
dc.titleRozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítícs
dc.title.alternativeHandwritten Character Recognition Using Artificial Neural Networksen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2011-06-15cs
dcterms.modified2020-05-09-23:41:59cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid42440en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 17:52:12en
sync.item.modts2025.01.15 12:11:31en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.1 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_42440.html
Size:
1.46 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_42440.html
Download
Collections
2011