Rozpoznávání číslic v mobilních zařízeních

Mgr. Jakub Kříž

Bachelor's thesis

Number Recognition for Mobile Devices

Abstract:

V této práci se zaměřuji na rozpoznávání číslic v mobilních zařízeních. Součástí práce je implementace a návrh aplikace, kterou jsem vytvořil a která je prakticky využitelná při fotografování číselníků měřičů energií. Aplikaci jsem implementoval v prostředí operačního systému Android a jejím hlavním cílem je zachycení obrázku, odeslání dat k rozpoznání serveru a zobrazení výsledků. Při rozpoznávání číslic na fotografiích měřičů je potřeba se vypořádat s mnoha problémy, především s množstvím šumu, odlesky, špatnými světelnými podmínkami a nízkým kontrastem mezi čísly a pozadím. Kvalitu rozpoznání ověřuji na databázi číselníků, kterou jsem pro tuto práci vytvořil. Algoritmus Neumann-Matas, který používám ve své práci, jsem otestoval na větším množství obrázků zvlášť pro plynoměry, vodoměry a elektroměry, u kterých aplikace dosahuje nejlepších výsledků. Výsledky jsem porovnával s výstupy získanými programem využívajícím nástroj Tesseract, jehož výsledky byly ve většině případů horší než výsledky algoritmu Neumann-Matas. Výsledná aplikace je snadno integrovatelná do externích aplikací určených na správu odečtů.

Abstract:

This work is focused on digit recognition in mobile devices. Implementation and design of the application, which is developed for the Android operating system, is introduced in the work. The main aim of the application is to take a photo, send data to the server and show recognition results. For practical reasons, the recognition is carried out on the photographs of gauges of electricity, gas or water. A lot of problems occur when digits are being recognized, for instance various artefacts, bad light conditions and low contrast between numbers and background. The quality of the recognition is tested on a database of dials of gauges that I have created for the purpose of this thesis. I have tested Neumann-Matas algorithm used in my work on bigger dataset separately for gauges of gas, water and electricity meters. I have compared the outputs with outputs from the program using the Tesseract tool, whose results have been worse in most cases than the results of the Neumann-Matas algorithm. The final application can be easily integrated into external applications focused on administration of reading of gauges.

Keywords

OCR, OpenCV, Tesseract, algoritmus Neumann-Matas, Android, klient-server

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 5. 2015

Thesis defence

• Date of defence: 17. 6. 2015
• Supervisor: doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
• Reader: RNDr. Jakub Valčík

Masaryk University

Faculty of Informatics

Bachelor programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics