| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 4 / 4
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Aplikacija za pregledovanje in podpisovanje slikovnih dokumentov PDF s pomočjo optičnega prepoznavanja besedila : diplomsko delo
Igor Kepe, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo razvili aplikacijo, ki bo pohitrila in olajšala podpisovanje dokumentov PDF. Implementirana je v programskem jeziku Python, optično prepoznavanje besedila pa je izvedeno z uporabo odprtokodne knjižnice Tesseract. Aplikacija je namenjena podpisovanju dokumentov PDF s slikovnimi in certificiranimi digitalnimi podpisi ter prepoznavanju besedila iz slik in slikovnih dokumentov PDF. Poleg tega nam lahko služi tudi kot enostavni urejevalnik besedila. V veliko pomoč je aplikacija lahko študentom ter vsem, ki se pri delu srečujejo z digitalizacijo ali arhiviranjem dokumentov. Prav tako vsem tistim, ki potrebujejo prepoznavo besedila natisnjenih ali skeniranih dokumentov.
Ključne besede: Optično prepoznavanje znakov, Tesseract OCR, digitalni podpis, Python, dokument PDF
Objavljeno v DKUM: 17.10.2022; Ogledov: 444; Prenosov: 39
.pdf Celotno besedilo (2,57 MB)

2.
Uporaba tehnologije optičnega prepoznavanja znakov v aplikacijah Windows 10
Marko Deželak, 2017, diplomsko delo

Opis: V začetku diplomskega dela smo predstavili tehnologijo optičnega prepoznavanja znakov, opisali njene začetke ter podrobneje predstavili postopke in metodo prepoznavanja znakov. V nadaljevanju smo se osredotočili na operacijski sistem Windows 10, njegovo digitalno trgovino Windows Store in aplikacije namenjene optični prepoznavi znakov, katere smo pregledali in preizkusili njihovo delovanje. Nato smo z orodjem Visual Studio izdelali aplikacijo, v njej predstavili delovanje brezplačnih programskih knjižnic jih testirali in primerjali rezultate uspešnosti z obstoječimi rešitvami.
Ključne besede: optično prepoznavanje znakov, Windows 10, Windows 10 aplikacije
Objavljeno v DKUM: 09.10.2017; Ogledov: 1399; Prenosov: 166
.pdf Celotno besedilo (6,17 MB)

3.
OPTIČNO PREPOZNAVANJE ZNAKOV V AVTOMATIKI
Simon Brečko, 2016, diplomsko delo

Opis: Področje optičnega prepoznavanja znakov trenutno stagnira, saj pri pretvarjanju papirnih oblik v elektronsko dejansko že obstaja vse, kar si človek zaželi. Področje robotskega vida je vsekakor v vzponu že nekaj časa, predvsem pri večanju števila in izboljševanju humanoidov ter samovozečih avtov. V avtomatiki je optično prepoznavanje znakov zelo razširjeno, predvsem v farmacevtski in prehrambeni industriji. Tam je namreč potrebna kontrola variabilno natisnjenih podatkov na proizvodih. Odločil sem se razviti lasten sistem za prepoznavanje znakov, ki se lahko uporabi v avtomatiki. V uvodu je predstavljena tehnika prepoznavanja znakov in izgradnja mojega sistema. V nadaljevanju je predstavljeno generiranje G-kode, katero lahko uporabimo pri CNC strojih. Na koncu je prikazano testiranje programa.
Ključne besede: optično prepoznavanje znakov, avtomatizacija, G-koda
Objavljeno v DKUM: 21.09.2016; Ogledov: 1209; Prenosov: 84
.pdf Celotno besedilo (3,17 MB)

4.
OPTIČNO RAZPOZNAVANJE ZNAKOV Z NEVRONSKIMI MREŽAMI NA GRAFIČNI PROCESNI ENOTI
Miha Furlan, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: Cilj diplomske naloge je izdelava sistema za optično prepoznavanje znakov z uporabo nevronske mreže. Računsko zahtevne dele sistema smo pohitrili z uporabo grafične procesne enote (GPU). Naš sistem za OCR opišemo v treh glavnih sklopih: razbitje dokumenta na znake (segmentacija), prepoznavanje posamičnih znakov ter paralelizacija izvajanja na GPU. Zatem predstavimo aplikacijo, v katero smo integrirali našo rešitev. Rezultati testiranj so pokazali, da je natančnost prepoznavanja znakov OCR-A in OCR-B okrog 98%, Courier New pa 92%, medtem ko je pohitritev izvajanja kode na GPU bila minimalno petkratna napram izvajanju na CPU.
Ključne besede: optično prepoznavanje znakov, nevronske mreže, grafična procesna enota
Objavljeno v DKUM: 12.09.2011; Ogledov: 2253; Prenosov: 163
.pdf Celotno besedilo (6,59 MB)

Iskanje izvedeno v 7.39 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici