Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71615
Title: Разработка алгоритма детектирования и распознавания надписей на изображениях реальных сцен
Authors: Гао, Жэньцзе
metadata.dc.contributor.advisor: Иванова, Юлия Александровна
Keywords: детектирование текста; распознавание текста; глубокое обучение; обработка изображений; машинное обучение; text detection; text recognition; deep learning; image processing; machine learning
Issue Date: 2022
Citation: Гао, Жэньцзе. Разработка алгоритма детектирования и распознавания надписей на изображениях реальных сцен : выпускная квалификационная работа магистра / Гао, Жэньцзе ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Ю. А. Иванова. — Томск, 2022.
Abstract: Объектом исследования является нейросетевой алгоритм детектирования и распознавания надписей на изображениях реальных сцен. В процессе исследования были проведёны анализ и сравнение существующих методов детектирования и распознавания надписей на изображениях реальных сцен и определился с выбором метода. Был выбран метод соединения части обнаружения текста и части распознавания текста. В результате исследования был разработан и протестирован алгоритм детектирования и распознавания надписей на изображениях реальных сцен.
The object of the study is a neural network algorithm for detecting and recognizing inscriptions on images of real scenes. In the course of the study, an analysis and comparison of existing methods for detecting and recognizing inscriptions on images of real scenes were carried out and the choice of method was determined. The method of connecting the text detection part and the text recognition part was chosen. As a result of the study, an algorithm for detecting and recognizing inscriptions on images of real scenes was developed and tested.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71615
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU1367417.pdf3,29 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.