Usporedba tehnologija za prepoznavanje rukopisa i glasa i njihova integracija u aplikaciju za provjeru pravopisa

master's thesis

• Title (english): Comparison of Handwriting and Speech Recognition Technologies and Their Integration into a Spelling Check Application
• Author: Vedran Hernaus
• Mentor: Tomislav Jagušt (mentor)
• Committee member: Tomislav Jagušt (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Gordan Gledec (član povjerenstva)
• Committee member: Marko Horvat (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-07-05, Croatia

Abstract

Diplomski rad "Usporedba tehnologija za prepoznavanje rukopisa i glasa i njihova integracija u aplikaciju za provjeru pravopisa" istražuje primjenu naprednih tehnologija za prepoznavanje rukopisa i glasa u kontekstu aplikacije za provjeru pravopisa. Fokus rada je na razvoju iOS aplikacije Ispravi.me, koja omogućuje korisnicima jednostavno ispravljanje pravopisnih grešaka kroz glasovni unos, prepoznavanje teksta iz slike i digitalni rukopis. Kroz analizu Apple Speech Frameworka za prepoznavanje glasa te MLKit-a za prepoznavanje teksta iz slike i digitalnog rukopisa, istražene su prednosti, nedostaci i integracijske mogućnosti ovih tehnologija. Rezultati istraživanja ukazuju na ključnu ulogu odabira prikladnih tehnologija za uspjeh aplikacije te na potencijal umjetne inteligencije kao budućnosti provjere pravopisa. Kroz integraciju navedenih tehnologija u aplikaciju Ispravi.me, postignuta je visoka razina točnosti i korisničkog iskustva, što ukazuje na potencijal ovakvih rješenja u praksi i otvara put za daljnja istraživanja i razvoj sličnih aplikacija.

Abstract (english)

The thesis "Comparison of Handwriting and Speech Recognition Technologies and Their Integration into a Spelling Check Application" explores the application of advanced handwriting and speech recognition technologies in the context of a spell check application. The focus of the thesis is on the development of the iOS application Ispravi.me, which enables users to easily correct spelling errors through voice input, text recognition from images, and digital handwriting. Through the analysis of the Apple Speech Framework for speech recognition and MLKit for text recognition from images and digital handwriting, the advantages, disadvantages, and integration possibilities of these technologies have been investigated. The research results indicate the crucial role of selecting appropriate technologies for the success of the application and the potential of artificial intelligence as the future of spell checking. Through the integration of these technologies into the Ispravi.me application, a high level of accuracy and user experience has been achieved, indicating the potential of such solutions in practice and paving the way for further research and development of similar applications.

• Keywords: provjera pravopisa; iOS; prepoznavanje teksta; prepoznavanje digitalnog rukopisa; MLKit; UIKit; Swift
• Keywords (english): spell check; iOS; text recognition; digital handwriting recognition; MLKit; UIKit; Swift
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:340410
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2024-10-12 20:47:29