prikaz prve stranice dokumenta Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike
No public access
master's thesis
Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2015. urn:nbn:hr:168:514175
Škvarić, Alen
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Škvarić, A. (2015). Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:514175

Škvarić, Alen. "Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:514175

Škvarić, Alen. "Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:514175

Škvarić, A. (2015). 'Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 03 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:514175

Škvarić A. Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2015 [cited 2024 November 03] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:514175

A. Škvarić, "Identifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2015. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:514175

Metadata
TitleIdentifikacija objekta temeljena na prepoznavanju elemenata slike
Title (english)Object identification based on recognition of image elements
AuthorAlen Škvarić
MentorDragan Jevtić (mentor)
Committee memberDragan Jevtić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberŠandor Dembitz (član povjerenstva)
Committee memberMiljenko Mikuc (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2015-07-03, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
Javlja se sve češća potreba za pretvorbom korisničke informacije u onaj oblik koji je razumljiv računalu u svrhu lakše automatizacije podataka. Jedna od najvažnijih znanstvenih disciplina u tom pogledu je optičko prepoznavanje znakova (OCR). U ovome radu dan je pregled metoda korištenih u svrhu pronalaska i prepoznavanja znakovnih objekata iz digitalne slike. Uspješnost prepoznavanja elemenata uvelike ovisi o kvaliteti segmentacije slike. Spomenuti su najbitniji problemi detekcije i dana su odgovarajuća rješenja. Opisani su neki od algoritama nadziranog strojnog učenja koji se potencijalno mogu koristiti u svrhu klasifikacije znakova. Napravljena je njihova analiza na jednostavnom studijskom primjeru u kojoj je mjerena njihova efikasnost na temelju preciznosti i brzine učenja i predikcije.
Abstract (english)
There is a growing need for converting the user information in a machine-readable form for the purpose of easier data automation. One of the most important field of research in that regard is optical character recognition (OCR). This paper reviews methods used for the purpose of finding and recognizing character objects from digital pictures. Recognition accuracy depends largely on the quality of image segmentation. Solutions are given for the most important problems of detection. Supervised machine learning algorithms are used in order to classify graphic characters. Analysis was made on a simple example which measured their efficiency based on accuracy and speed of learning and prediction.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:514175
Study programmeTitle: Information and Communication Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2018-02-06 12:20:43