Automatsko segmentiranje i prepoznavanje ispisanog teksta

Sažetak na hrvatskom: U ovom radu prikazan je način rada i implementacija sustav za automatsko segmentiranje i prepoznavanje ispisanog teksta koji je projektiran tako da na svoj ulaz primi sliku teksta, a na svom izlazu vrati prepoznati tekst. Ulazna slika se pretvara u nijanse sive, binarizira, ukl...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:48668/Details
Glavni autor: Gulan, Filip (-)
Ostali autori: Čupić, Marko (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, F. Gulan, 2018.
Predmet:
LEADER 02448na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid5507 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Gulan, Filip 
245 1 0 |a Automatsko segmentiranje i prepoznavanje ispisanog teksta :  |b diplomski rad /  |c Filip Gulan ; [mentor Marko Čupić]. 
246 1 |a Automatic Printed Text Segmentation and Recognition  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b F. Gulan,  |c 2018. 
300 |a 46 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b diplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2018-06-29, datum završetka: 2018-07-06 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U ovom radu prikazan je način rada i implementacija sustav za automatsko segmentiranje i prepoznavanje ispisanog teksta koji je projektiran tako da na svoj ulaz primi sliku teksta, a na svom izlazu vrati prepoznati tekst. Ulazna slika se pretvara u nijanse sive, binarizira, uklanja se šum, ispravlja zakrivljenost te se iz tako dobivene slike segmentira tekst. Segmentirani tekst se zatim dalje segmentira na linije, riječi i znakove. Tako segmentirani znakovi se dovode na ulaz duboke konvolucijske neuronske mreže koja dodjeljuje razred pojedinom znaku. Iz prepoznatih znakova, odnosno riječi i linija gradi se izlazni tekst. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: This thesis describes the algorithm and implementation details of the system for automatic printed text segmentation and recognition. On its input, it receives text image and returns recognized text as output. The input image is preprocessed: converting to grayscale, binarization, noise removal and skew correction. After preprocessing phase follows segmentation: text, line, word and characters. Segmented characters are inputs for the deep convolutional neural network, which is classifier part of the system. Output text is constructed from recognized characters. 
653 1 |a duboko učenje  |a konvolucijske neuronske mreže  |a obrada slike  |a binarizacija  |a uklanjanje šuma  |a ispravljanje zakrivljenosti  |a segmentacija ispisanog teksta  |a prepoznavanje ispisanog teksta 
653 1 |a deep learning  |a convolutional neural networks  |a image processing  |a binarization  |a noise removal  |a skew correction  |a printed text segmentation  |a printed text recognition 
700 1 |a Čupić, Marko  |4 ths 
942 |c Y 
999 |c 48668  |d 48668