prikaz prve stranice dokumenta Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima
Rad nije dostupan
diplomski rad
Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:491977
Božurić, Tomislav
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Božurić, T. (2019). Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977

Božurić, Tomislav. "Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977

Božurić, Tomislav. "Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977

Božurić, T. (2019). 'Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 06.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977

Božurić T. Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 06.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977

T. Božurić, "Očitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:491977
Podaci o radu
NaslovOčitavanje rukom pisanih identifikacijskih brojeva temeljeno na dubokim modelima
Naslov (engleski)Deep Models Based Recognition of Student Identifiers
AutorTomislav Božurić
MentorMarko Čupić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Čupić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarin Golub (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Prepoznavanje rukom pisanih znamenaka popularno je od samih ambicioznih početaka strojnog i dubokog učenja. Ovaj rad opisuje sustav koji osim prepoznavanja vrši i lokalizaciju, odnosno vrši detekciju pojedine rukom pisane znamenke. Sustav na ulazu prima sliku rukom pisanih identifikatora koju transformira u binarnu i vrši se podebljanje kontura. Na temelju visine, širine i odnosa između graničnih okvira vrši se spajanje i filtriranje pronađenih komponenti. U fazi postprocesiranja na temelju širine okvira, sigurnosti i entropije odnosno zbunjenosti klasifikatora pronalaze se problematični granični okviri i metodom kliznog prozora pokušavaju se razriješiti isti. Analiza se vrši koristeći dinamičku veličinu prozora te se na temelju zbunjenosti modela vrši podjela okvira. Sustav je ukomponiran u aplikaciju s jednostavnim i intuitivnim grafičkim korisničkim sučeljem. Problematični granični okviri vizualno se ističu kako bi korisnik lakše uočio i ispravio eventualne pogreške sustava. Omogućeno je uređivanje pronađenih graničnih okvira i pripadnih klasifikacija. Sustav tako omogućava generiranje sve većeg skupa za učenje i ponovno treniranje mreže na novoizgrađenom skupu rukom pisanih identifikatora čime klasifikator postaje još robusniji.
Sažetak (engleski)
Recognition of handwritten digits is popular from the ambitious beginnings of the machine and deep learning. This paper describes a system that apart from recognition, also performs localization, or performs detection of handwritten digits. The system at the entrance receives an image of handwritten identifiers that is transformed into binary and contours of the identifiers are bolted. Based on the height, width and relationship between the boundary boxes, merging and filtering of the found boxes are performed. In the postprocessing phase based on the width of the box, classifier’s confidence and perplexity (entropy), problematic boundary boxes are found and the sliding window method is applied to resolve these boxes. The analysis is done using the dynamic size of the sliding window and based on the perplexity of the model the division of the boundary box is performed. The system is wrapped in an application with a simple and intuitive graphical user interface. The problematic bounding boxes are visually highlighted so that the user can easily detect and resolve possible system errors. Through the graphical interface, it is possible to edit the found boundaries and the corresponding classifications. The system thus enables the generation of an even larger learning dataset and retraining the network on a newly built dataset of handwritten identifiers that make the classifier even more robust.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:491977
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 16:58:22