Automatsko segmentiranje i prepoznavanje ispisanog teksta

diplomski rad

• Naslov (engleski): Automatic Printed Text Segmentation and Recognition
• Autor: Filip Gulan
• Mentor: Marko Čupić (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Čupić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Željka Mihajlović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Alan Jović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-06, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu prikazan je način rada i implementacija sustav za automatsko segmentiranje i prepoznavanje ispisanog teksta koji je projektiran tako da na svoj ulaz primi sliku teksta, a na svom izlazu vrati prepoznati tekst. Ulazna slika se pretvara u nijanse sive, binarizira, uklanja se šum, ispravlja zakrivljenost te se iz tako dobivene slike segmentira tekst. Segmentirani tekst se zatim dalje segmentira na linije, riječi i znakove. Tako segmentirani znakovi se dovode na ulaz duboke konvolucijske neuronske mreže koja dodjeljuje razred pojedinom znaku. Iz prepoznatih znakova, odnosno riječi i linija gradi se izlazni tekst.

Sažetak (engleski)

This thesis describes the algorithm and implementation details of the system for automatic printed text segmentation and recognition. On its input, it receives text image and returns recognized text as output. The input image is preprocessed: converting to grayscale, binarization, noise removal and skew correction. After preprocessing phase follows segmentation: text, line, word and characters. Segmented characters are inputs for the deep convolutional neural network, which is classifier part of the system. Output text is constructed from recognized characters.

• Ključne riječi: duboko učenje; konvolucijske neuronske mreže; obrada slike; binarizacija; uklanjanje šuma; ispravljanje zakrivljenosti; segmentacija ispisanog teksta; prepoznavanje ispisanog teksta
• Ključne riječi (engleski): deep learning; convolutional neural networks; image processing; binarization; noise removal; skew correction; printed text segmentation; printed text recognition
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:624498
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 20:43:28