Rozpoznávání ručně psaného (tiskacího) písma pomocí neuronových sítí
Loading...
Date
2017-10-19
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Bakalářská práce popisuje metody rozpoznávání obrazu, založené na učení z velkého množství trénovacích dat. Popis metod je doplněn o~praktické výsledky každé metody. Dále je zde popis chování každé metody s různou rozsáhlostí trénovacích dat. Součástí této práce je vytvoření databáze velkých tiskacích písmen. V závěru je nejúspěšnější metoda použita pro rozpoznávání písmen v~reálném čase.Metody rozpoznávání a programy pro vytvoření databáze a rozpoznávání písmen, jsou napsány v C++. Tyto programy používají tři knihovny: OpenCV pro zpracování obrazu, Eigen pro rychlé maticové výpočty a Qt pro tvorbu uživatelského rozhraní.
Bachelor thesis describes methods of image recognition, based on learning from large quantity of training data. Description of methods is complemented with results from each method. Also, there is description of each method's behavior with different sizes of training data. Part of this thesis is creation of database, made from block capital letters. In the end, the most succesful method is used for recognition of letters in real time.Recognition methods and programs for creation of database and recognizing letters, are written in C++. Those programs use three libraries: OpenCv for image processing, Eigen for fast matrix computations and Qt for user interface.
Bachelor thesis describes methods of image recognition, based on learning from large quantity of training data. Description of methods is complemented with results from each method. Also, there is description of each method's behavior with different sizes of training data. Part of this thesis is creation of database, made from block capital letters. In the end, the most succesful method is used for recognition of letters in real time.Recognition methods and programs for creation of database and recognizing letters, are written in C++. Those programs use three libraries: OpenCv for image processing, Eigen for fast matrix computations and Qt for user interface.
Description
Subject(s)
Nejbližší soused, neuronová síť, konvoluční neuronová sít, databáze písmen, rozpoznávání písmen, Nearest neighbor, neural network, convolutional neural network, database of letters, letter recognition