Využití hlubokého učení pro rozpoznání textu v obrazu grafického uživatelského rozhraní - Hamerník, Pavel (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2019)
Optické rozpoznání znaků (OCR) je již mnoho let oblastí zájmu. Je definováno jako proces digitalizace obrazu dokumentu do sekvence znaků. Navzdory desetiletím intenzivních výzkumů jsou systémy OCR, které jsou srovnatelné s lidským zrakem, stále otevřenou výzvou. V této práci je vytvořen návrh takového systému, který je schopen detekovat a rozpoznat text v grafických uživatelských rozhraních.

Optical character recognition (OCR) has been a topic of interest for many years. It is defined as the process of digitizing a document image into a sequence of characters. Despite decades of intense research, OCR systems with capabilities to that of human still remains an open challenge. In this work there is presented a design and implementation of such system, which is capable of detecting texts in graphical user interfaces.
Deep Learning for OCR in GUI
Keywords: rozpoznání textu; neuronové sítě; konvoluční neuronové sítě; CNN; LSTM; rekurentní neu-ronové sítě; RNN; hluboké učení neuronových sítí; OCR; text recognition; neural network; convolutional neural network; CNN; LSTM; recurent neu-ral network; RNN; deep learning; OCR