prikaz prve stranice dokumenta Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta
  Preuzmi
PDF 3.46 MB
završni rad
Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2022. urn:nbn:hr:235:218726
Zidarić, Matija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Zidarić, M. (2022). Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726

Zidarić, Matija. "Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726

Zidarić, Matija. "Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726

Zidarić, M. (2022). 'Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 17.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726

Zidarić M. Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2022 [pristupljeno 17.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726

M. Zidarić, "Sustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:218726
Podaci o radu
NaslovSustav za prepoznavanje rukom pisanog teksta
Naslov (engleski)Handwriting recognition system
AutorMatija Zidarić
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Razvojem računala, danas su algoritmi neuronskih mreža postali izuzetno moćni i rapidno se razvijaju. Rukom pisani tekst je zbog svoje unikatnosti jako zanimljivo područje za primjenu strojnog učenja. Suvremene duboke neuronske mreže nude nova rješenja za poznate probleme. U ovome radu je osmišljena programska aplikacija korištenjem biblioteka OpenCV, Keras i TensorFlow. Korišteni programski jezik je Python i ResNet kao arhitektura neuronske mreže. Provedena je i evaluacija dobivenog modela na primjerima rukom pisanog teksta.
Sažetak (engleski)
The development of computers has resulted in extremely powerful neural network algorithms which continue to develop rapidly. Due to its uniqueness, handwritten text is a very interesting area for the application of machine learning. Modern deep neural networks offer new solutions to existing problems. In this thesis, a software application was designed using OpenCV, Keras and TensorFlow libraries. Python was used as the programming language and ResNet as the neural network architecture. An evaluation of the obtained model was also carried out on the examples of handwritten text.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:218726
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-09-24 12:16:46