prikaz prve stranice dokumenta Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta
Rad nije dostupan
završni rad
Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:527075
Vnučec, Nikola
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Vnučec, N. (2020). Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075

Vnučec, Nikola. "Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075

Vnučec, Nikola. "Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075

Vnučec, N. (2020). 'Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075

Vnučec N. Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075

N. Vnučec, "Automatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:527075
Podaci o radu
NaslovAutomatsko prepoznavanje rukom pisanog teksta
Naslov (engleski)Automatic recognition of handwritten text
AutorNikola Vnučec
MentorMarko Čupić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Čupić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaRudolf Lovrenčić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKarlo Knežević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad obrađuje postupke za automatsko prepoznavanje pisanog teksta. Cijeli rad možemo podijeliti u dva glavna dijela: segmentacija slike i klasifikacija slika. Segmentacija slike je područje digitalne obrade slika i računalnog vida. Cilj segmentacije je podijeliti sliku u više dijelova, odnosno segmenata nad kojima je lakše provoditi analizu i daljnju obradu. Segmentacija slike se uobičajeno koristi za pronalaženje objekata i granica objekata (linije, krivulje, itd.) u slikama. U okviru ovog rada implementirana je metoda segmentacije slike pomoću histograma vertikalne projekcije. Jednom kada je slika teksta podijeljena na pojedinačna slova, možemo provoditi klasifikaciju. Klasifikacija je problem koji se rješava algoritmima nadziranog strojnog učenja. Cilj klasifikacije je odrediti klasu y kojoj pripada ulazni primjer x. Algoritmi klasifikacije obrađeni u ovom radu su algoritam k – najbližih susjeda i klasifikacija pomoću konvolucijske neuronske mreže. Preciznost klasifikacija k – najbližim susjedima iznosi oko 66% s parametrom k=2, dok je kod klasifikacije pomoću konvolucijske mreže preciznost jednaka 92.46%.
Sažetak (engleski)
This thesis describes procedures for automatic text recognition from images. The whole work can be divided into two main parts: image segmentation and image classification. Image segmentation is the field of digital image processing and computer vision. The goal of segmentation is to divide the image into several parts, i.e. segments on which is analysis and further processing easily performed. Image segmentation is usually used to find objects and object boundaries (lines, curves, etc.) in images. Within this paper, image segmentation is implemented using method of vertical projection histogram. Once the image is divided into individual letters, we can perform a classification. Classification is a problem that is solved by a supervised machine learning algorithms. The aim of classification is to determine the class to which the input example belongs. Classification algorithms discussed in this paper are the k - nearest neighbors algorithm and the classification using convolutional neural networks. The accuracy of the k - the nearest neighbors algorithm is about 66% with the parameter k = 2, while in the classification using convolutional network the accuracy is equal to 92.46%.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:527075
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 21:58:08