Analýza a segmentace historických obrazových dokumentů – Filip TREML
Filip TREML
Bakalářská práce
Analýza a segmentace historických obrazových dokumentů
Analysis and segmentation of historical document images
Anotace:
Proces segmentace historických obrazových dokumentů je klíčový pro jejich následné převedení do textové podoby. Cílem segmentačního procesu je nalezení oblastí, které obsahují text a jejich uložení do PAGE xml, obsahující veškeré důležité informace o konkrétní stránce dokumentu. Segmentační proces je složen z mnoha kroků. S využitím plně propojených konvolučních neuronových sítí UNet a AruNet, vytvoříme …víceAbstract:
Segmentation process of historical document images is important for their conversion into text form. The goal of segmentation process is find areas containing text and save them into a PAGE xml file, which contains all important information about the specific page of the document. Segmentation process consists of many steps. With fully convolution neural networks UNet and Arunet, we create predication …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2020
Zveřejnit od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Ing. Ladislav Lenc, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
TREML, Filip. Analýza a segmentace historických obrazových dokumentů. Plzeň, 2020. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI
Fakulta aplikovaných vědBakalářský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Informatika
Práce na příbuzné téma
-
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Michal Mitrenga -
Konvoluční neuronová síť pro zpracování obrazu
Mária Krajčovičová -
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Michal Mitrenga -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Klasifikace textu konvoluční neuronovou sítí
Jiří Podivín -
Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě
Jakub Zahradník -
Rozpoznávání a klasifikace obrazu konvoluční neuronovou sítí
Jakub Pekárek -
Evoluční návrh nelineárních funkcí pro konvoluční neuronové sítě
Martin Hladiš