Role optického rozpoznávání textu pomocí hlubokého učení v konceptu Průmysl 4.0 – Boris Pustějovský
Boris Pustějovský
Master's thesis
Role optického rozpoznávání textu pomocí hlubokého učení v konceptu Průmysl 4.0
The Role of Optical Text Recognition Using Deep Learning in the Industry 4.0 Concept
Abstract:
Tato diplomová práce pojednává o praktické implementaci metod optického rozpoznání textu pomocí neuronových sítí. V rámci praktické implementace jsou zvoleny dvě architektury pro lokalizaci textu v obrazových datech, jež jsou kombinovány s modely pro rozpoznávání textu v lokalizovaných datech. Na začátku práce je proveden teoretický rozbor nástrojů a metrik využitých při praktické implementaci. Praktická …moreAbstract:
This thesis deals with the practical implementation of optical text recognition methods using neural networks. In the practical implementation, two architectures for text localization in image data are chosen and combined with models for text recognition in localized data. At the beginning of the thesis, a theoretical analysis of the tools and metrics used in the practical implementation is performed …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2024
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/153738
Thesis defence
- Date of defence: 3. 6. 2024
- Supervisor: Petr Bilík
- Reader: René Jaroš
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
PUSTĚJOVSKÝ, Boris. \textit{Role optického rozpoznávání textu pomocí hlubokého učení v konceptu Průmysl 4.0}. Online. Master's thesis. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2024. Available from: https://theses.cz/id/zgtoqg/.
Full text of thesis
Accessibility: 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.
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: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMaster programme:
Průmysl 4.0
Theses on a related topic
-
Enhancing Quality of Optical Character Recognition for Financial Document Processing
Dávid Meluš -
Optical character recognition using deep learning
Pavel ANDRLÍK -
Automatic Recognition of Mobile Phone Screenshots Content
Timotej Cirok -
Text Recognition in Historic Birth, Death and Marriage Records
Radoslav Palkovič -
Koncept využití Umělé inteligence k rozpoznání patternů a logických celků textu
Václav Tomíček -
Rozpoznávání textu v komixech
Lukáš VLČEK -
Optimalizace procesu rozpoznávání textu pomocí\nl{} Vision Builder
Petr HAVRÁNEK -
Analýza vztahu rozlišení a stupně písma při optickém rozpoznání textu
Aleš Ďurčanský