but.committee	doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (člen)	cs
but.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. Otázky u obhajoby: Detekce odstavců se trénuje a vyhodnocuje na celých snímcích? Jaké je rozlišení? Jak dobře systém funguje v porovnání s něčím existujícím (Transkribus, PERO, ABBYY, Tesseract)? Jak jsou velká slova vůči rozlišení výstupu backbone sítě? Využila jste předtrénovanou síť?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie a umělá inteligence	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Kodym, Oldřich	cs
dc.contributor.author	Palacková, Bianca	cs
dc.contributor.referee	Hradiš, Michal	cs
dc.date.accessioned	2021-06-25T07:55:36Z
dc.date.available	2021-06-25T07:55:36Z
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť a implementovať algoritmus na analýzu rozloženia textu v historických dokumentoch. Pri riešení tohto problému bola využitá neurónová sieť, konkrétne architektúra Faster-RCNN. Na trénovanie a otestovanie algortimu bol využitý dataset so 6 135 obrázkami dobových novín. V rámci práce boli natrénované 4 modely neurónových sietí: model na detekciu slov, nadpisov, textových regiónov a model detekujúci slová na základe ich polohy v riadku. Výstupy z týchto sietí boli vhodne spracované, s cieľom detekovať rozloženie textu na vstupnom obrázku. Na evaluáciu bola použitá upravená metrika F-score, na základe ktorej algoritmus dosiahol presnosť takmer 80 %.	cs
dc.description.abstract	The goal of this thesis is to design and implement algorithm for text layout analysis in historical documents. Neural network was used to solve this problem, specifically architecture Faster-RCNN. Dataset of 6 135 images with historical newspaper was used for training and testing. For purpose of the thesis four models of neural networks were trained: model for detection of words, headings, text regions and model for words detection based on position in line. Outputs from these models were processed in order to determine text layout in input image. A modified F-score metric was used for the evaluation. Based on this metric, the algorithm reached an accuracy almost 80 %.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	PALACKOVÁ, B. Analýza rozložení textu v historických dokumentech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136770	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/200146
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	analýza rozloženia textu v dokumentoch	cs
dc.subject	neurónové siete	cs
dc.subject	Faster-RCNN	cs
dc.subject	Python	cs
dc.subject	spracovanie obrazu	cs
dc.subject	document layout analysis	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	Faster-RCNN	en
dc.subject	Python	en
dc.subject	image processing	en
dc.title	Analýza rozložení textu v historických dokumentech	cs
dc.title.alternative	Text Layout Analysis in Historical Documents	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-24	cs
dcterms.modified	2021-09-01-13:10:32	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136770	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 22:14:58	en
sync.item.modts	2021.11.12 20:57:09	en
thesis.discipline	Počítačové vidění	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Analýza rozložení textu v historických dokumentech

Files

Original bundle

Collections