Lukáš Dědina
Master's thesis
Výběr OCR řešení pro zpracování faktur
Selection of OCR Solution for Invoice Processing
Abstract:
I Když má optické rozpoznávání znaků svůj původ již v první polovině dvacátého století, získává v současné době kvůli rozvoji techniky na významu v rámci počítačového vidění a rozpoznávání objektů. V této práci bude krátce popsána historie OCR a techniky využívané pro zpracování obrazu. Důraz je kvůli zaměření práce kladen na současné metody rozpoznávání textu a na výhody, které s sebou přináší digitalizace …moreAbstract:
Even when optical character recognition has been researched since first half of twentieth century, it has received a major importance in computer vision and object detection due to the development of technology at this time. This thesis present the history of OCR and techniques used for image processing will be briefly described. Thesis is focused on text recognition methods and the benefits of digitizing …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 6. 2018
Identifier:
http://www.vse.cz/vskp/eid/76058
Thesis defence
- Date of defence: 27. 5. 2019
- Supervisor: Alena Buchalcevová
- Reader: Michal Doležel
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/76058
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Aplikovaná informatika / Podniková informatika
Theses on a related topic
-
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Segmentation of Dense Cell Populations using Convolutional Neural Networks
Filip Lux -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Automatic trackingand assessment of chronic wounds using augmented skin imaging and convolutional neural networks
Monika Molnárová -
Enhancing Quality of Optical Character Recognition for Financial Document Processing
Dávid Meluš -
Optical character recognition using deep learning
Pavel ANDRLÍK