Rozpoznávání textu na fotografiích exteriéru
Text Recognition in Natural Scenes
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/61898Identifikátory
SIS: 152556
Kolekce
- Kvalifikační práce [10690]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Holan, Tomáš
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky
Datum obhajoby
15. 6. 2015
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Název práce: Rozpoznávání textu na fotografiích exteriéru Autor: Tuan Hiep Tran Abstrakt Ústředním tématem naší práce je rozpoznávání textu v exteri- éru. Tato technologie nachází v současnosti mnohá uplatnění v praxi a do budoucnosti skrývá ohromný potenciál. Na téma práce se zaměřujeme jak z teoretického tak i z experimentálního hlediska. Nejdříve v teoretické části práce rozeberáme detailněji existující metody. Na základě tohoto rozboru navrhujeme integraci algoritmu ER od Matase a Neumanna pro detekci pís- men s námi vylepšeným algoritmem od Phana kol. pro detekci slov. Takto integrovaný algoritmus jsme exprimentálně otestovali na sadě ICDAR 2013 s výsledky precision 0.6 a recallu 0.73. Součástí práce je rovněž snadno roz- šiřitelná C++ knihovna, konzolová a gui aplikace pro rozpoznávání textu využívající navrženou metodu. 1
Title: Text Recognition in Natural Scenes Author: Tuan Hiep Tran Abstract: The main topic of our thesis is text recognition in natural sce- nes. This technology has finds many useful applications in the present world and has a great potential in the future one. We are analyzing the topic from theoretical but also from experimental perspective. Detailed analysis is done in theoretical part of this work. Based on this analysis, we propose inte- grating algoritm ER proposed by Matas and Neumann for letter detection with modified algorithm from Phan and co. for word recognition. Proposed method had been experimentally evaluated on testset ICDAR 2013 and ar- chieved recall 0.6 and precision 0.72. Our work also includes C++ library for text recognition, console and gui application for text recognition using the proposed method. 1