prikaz prve stranice dokumenta Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta
Rad nije dostupan
završni rad
Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. urn:nbn:hr:168:387599
Pluščec, Domagoj
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Pluščec, D. (2017). Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599

Pluščec, Domagoj. "Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599

Pluščec, Domagoj. "Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599

Pluščec, D. (2017). 'Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599

Pluščec D. Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599

D. Pluščec, "Lokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:387599
Podaci o radu
NaslovLokalizacija i očitavanja rukom pisanih bodova studenta
Naslov (engleski)Localization and Recognition of Handwritten Student Scores
AutorDomagoj Pluščec
MentorMarko Čupić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Čupić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMiroslav Popović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMladen Karan (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Prilikom ispravljanja ispita koje piše veliki broj studenata ukazuje se potreba za sustavom za raspoznavanje rukom pisanih bodova studenata sa skeniranih slika. U okviru ovog završnog rada opisan je i implementiran sustav za lokalizaciju i očitavanja rukom pisanih bodova studenata. Proces obrade obrasca za ocjenjivanje se sastojao od skeniranja obrasca, obrade slike, segmentacije znamenki bodova, klasifikacije znamenki te stvaranja izlazne datoteke. Za obradu obrasca odabrani su algoritam minimalnog intenziteta za pretvaranje boje u nijanse sive te globalni algoritam fiksnog praga za binarizaciju slike. Segmentacija slike je provedena koristeći algoritam povezanih komponenti nakon kojeg je provedeno filtriranje suvišnih segmenata. Korišteni postupak segmentacije je postizao ukupnu stopu uspješne segmentacije od 78.51%. Klasifikacija znamenaka je provedena koristeći unaprijednu slojevitu neuronsku mrežu treniranu algoritmom propagacije pogreške unatrag. Korišteni klasifikator je postizao 82.41% uspješne stope klasifikacije na skupu primjera znamenki za testiranje. Rezultat ukupne obrade obrazaca je iznosio 38% uspješne obrade ćelija od ukupno 1848 obrađenih ćelija.
Sažetak (engleski)
When examining a large number of student exams, there is a need for an automatic system for localization and recognition of handwritten student scores. In this bachelor's thesis a system for localization and recognition of handwritten student scores has been analysed and implemented. The analysis process consisted of form scanning, image processing, digit segmentation, digit classification and output file creation. For processing the form, a minimal intensity algorithm for converting image to grayscale was used and a fixed global threshold algorithm for image binarization. Number segmentation was performed using the connected-component labeling algorithm after which the filtering of the redundant segments was performed. The segmentation process used achieved the overall rate of successful segmentation of 78.51%. Digit classification was performed using feedforward neural network trained with backpropagation algorithm. The classifier used achieved successful classification rate of 82.41% on test set. The total result of the form processing system was 38% of the total of 1848 processed form fields.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:387599
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 pohrane2019-03-14 00:03:13