Konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci písma – Adam Podlas
Adam Podlas
Diplomová práce
Konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci písma
Convolution Neural Networks for Script Classification
Anotace:
Tato práce se zabývá možností použití konvolučních neuronových sítí k vizuálnímu rozpo- znávání asijských jazyků (čínštiny, japonštiny a korejštiny) podle podoby jejich znaků. Hlavním cílem je vytvořit model schopný lokalizace a klasifikace textů v těchto jazycích v přirozených obrázcích. V rámci práce je navrhnut a implementován způsob generování syntetických …víceAbstract:
This diploma thesis explores possibilities of using convolutional neural networks for visual recognition of asian languages (chinese, japanese and korean) by the appearance of it’s characters. The main goal of this work is to create a model for localization and classification of these languages’ text in in natural scene images. The work contains design and implementation of a synthetic data generator …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2019
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/136260
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 29. 5. 2019
- Vedoucí: Jan Platoš
- Oponent: Pavel Krömer
Citační záznam
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB - Technická univerzita OstravaVŠB - Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika
Práce na příbuzné téma
-
Evoluční návrh nelineárních funkcí pro konvoluční neuronové sítě
Martin Hladiš -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
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 -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák