Detekcija teksta na osobnim dokumentima u stvarnom vremenu

diplomski rad

• Naslov (engleski): Realtime Identity Document Text Detection
• Autor: Dario Nikolić
• Mentor: Marin Šilić (mentor)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Goran Delač (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Klemo Vladimir (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-01, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Rad se bavi tematikom određivanja teksta na osobnim dokumentima u stvarnom vremenu. Detaljno se proučavaju arhitekture i mogućnosti popularnih modela za detekciju objekata u stvarnom vremenu kao i povijest njihovog nastanka. Proučeni modeli koji su korišteni i pri eksperimentalnom određivanju rezultata su: Brži R-CNN, EfficientDet i YOLOv5.

Rezultati vrednovanja modela određeni su po uzoru vrednovanja dva najpoznatija izazova u svijetu detekcije objekata: COCO izazov i Pascal VOC izazov.

Predložena je programska potpora za mobilni operacijski sustav iOS koja omogućava detekciju ključnih informacija na osobnim dokumentima u stvarnom vremenu.

Sažetak (engleski)

The paper deals with the topic of text detection on personal documents in real-time. The architectures and features of popular models for real-time object detection, as well as the history of their origin, are studied in detail. The studied models that were also used in the experimental determination of the results are: Faster R-CNN, EfficientDet and YOLOv5.

The results of the model evaluation were determined according to standardised model evaluation for the two of the most popular challenges in the world of object detection: the COCO challenge and the Pascal VOC challenge.

Software support for the iOS mobile operating system is proposed, which enables the detection of key information on personal documents in real-time.

• Ključne riječi: Osobni dokumenti; Detekcija teksta; R-CNN; EfficientDet; YOLO; Stvarno vrijeme
• Ključne riječi (engleski): Personal documents; Text detection; R-CNN; EfficientDet; YOLO; Realtime
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:517308
• 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: 2023-01-14 09:35:37