Višeobjektni modeli detekcije za raspoznavanje teksta dubokim učenjem

diplomski rad

• Naslov (engleski): Multi-Object Detection Models for Optical Character Recognition Using Deep Learning
• Autor: Ivan Jurin
• Mentor: Sven Lončarić (mentor)
• Član povjerenstva: Sven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Subašić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Petković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Raspoznavanje teksta je važna primjena analize slike te se primjenjuje u mnogim područjima ljudske djelatnosti. Istraživanja su pokazala da pristupi temeljeni na dubokom učenju daju visoku točnost u mnogim područjima. U okviru ovog diplomskog rada proučene su primjene metoda dubokog učenja za višeobjektnu detekciju, a jedna od njih, \textit{Faster R-CNN} je iskorištena u problemu raspoznavanja teksta. Predložene su brojne prilagodbe i poboljšanja modela kojima pristup znatno nadmašuje klasične metode u raspoznavanju teksta.

Sažetak (engleski)

Text recognition is an important application of image analysis with applications in many real life situations. Studies have found that approaches based on deep learning achieve excellent results in many areas. Deep learning methods for multiple object detection have been examined within this master's thesis. One of them, \textit{Faster R-CNN} is used for text recognition problem. Many adaptations and improvements of the approach have been submitted. With these modifications the approach excels classsic approaches in text recognition problem.

• Ključne riječi: raspoznavanje teksta; višeobjektna detekcija; duboko učenje; računalni vid
• Ključne riječi (engleski): text recognition; muli-object detection; deep learning; computer vision
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:143570
• 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 21:21:22