|
|
|
|
| LEADER |
02145na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6824
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Dugonjić, Stjepan
|9 40539
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Očitavanje rukom pisanih decimalnih brojeva temeljeno na dubokim modelima :
|b diplomski rad /
|c Stjepan Dugonjić ; [mentor Marko Čupić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Deep Models Based Recognition of Decimal Numbers
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b S. Dugonjić,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 43 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: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-10
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Problemi analize i obrade slike dio su brojnih grana ljudske djelatnosti. Poseban izazov predstavljaju problemi u kojima se sa slike nastoji očitati rukom pisani tekst. U ovom se radu razmatra segmentacijski pristup očitavanju takvih znakova pomoću dubokih modela. Ispituje se sposobnost takvog sustava na konkretnom primjeru očitavanja rukom pisanih decimalnih brojeva. Prikazani su i komentirani dobiveni rezultati te je dan kratak opis funkcionalnosti razvijenog grafičkog sučelja.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Image analysis and processing problems are present in numerous human activities. Most challenging ones involve optical character recognition, specifically recognition of handwritten characters. This thesis covers segmentation-based approach to that kind of problems using the power of deep models. Capabilities of such systems are tested on real problem that involves recognition of handwritten decimal numbers. Results are shown and commented and short description of developed graphical user interface is presented.
|
| 653 |
|
1 |
|a očitavanje znakova
|a segmentacija
|a duboki modeli
|a neuronske mreže
|a konvolucija
|a autoenkoder
|
| 653 |
|
1 |
|a optical character recognition
|a segmentation
|a deep models
|a neural networks
|a convolution
|a autoencoder
|
| 700 |
1 |
|
|a Čupić, Marko
|4 ths
|9 31150
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 51258
|d 51258
|