Metódy pre rozpoznávanie písaného písma

Ovečka, Andrej

Metódy pre rozpoznávanie písaného písma

DSpace Repository

Language: English čeština

Metódy pre rozpoznávanie písaného písma

dc.contributor.advisor	Komínková Oplatková, Zuzana
dc.contributor.author	Ovečka, Andrej
dc.date.accessioned	2021-07-26T10:54:25Z
dc.date.available	2021-07-26T10:54:25Z
dc.date.issued	2019-11-28
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/47844
dc.description.abstract	Témou tejto práce sú metódy pre rozpoznávanie ručne písaného písma. Cieľom je tieto metódy popísať a porovnať. Práca je rozdelená na dve časti, teoretickú a praktickú. V teoretickej časti sú popísané jednotlivé metódy, ktoré sa pri rozpoznávaní písma používajú a datasety s výsledkami opísaných klasifikátorov. Praktická časť práce sa venuje prieskumu a testovaniu konkrétnych aplikácií. Záver práce je zameraný na zhrnutie zistených poznatkov.
dc.format	67 s.
dc.language.iso	sk
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	rozpoznávanie ručne písaného písma	cs
dc.subject	k-najbližších susedov	cs
dc.subject	metóda podporných vektorov	cs
dc.subject	Bayesov naivný klasifikátor	cs
dc.subject	viacvrstvové perceptróny	cs
dc.subject	LSTM	cs
dc.subject	konvolučné neurónové siete	cs
dc.subject	dataset	cs
dc.subject	hand-writing recognition	en
dc.subject	k-Nearest Neighbors	en
dc.subject	support vectore machines	en
dc.subject	Na?ve Bayes classifier	en
dc.subject	multi-layer perceptrons	en
dc.subject	LSTM	en
dc.subject	convolutional neural network	en
dc.subject	dataset	en
dc.title	Metódy pre rozpoznávanie písaného písma
dc.title.alternative	Hand-writing Recognition Methods
dc.type	bakalářská práce	cs
dc.contributor.referee	Viktorin, Adam
dc.date.accepted	2020-08-27
dc.description.abstract-translated	The topic of this thesis is handwriting recognition methods. The aim is to describe and compare these methods. The thesis is divided into two parts, theoretical and practical. The theoretical part describes various methods used in hand-writing recognition and datasets with the results of the described classifiers. The practical part of this thesis deals with the research and testing of specific applications. The conclusion of the thesis is focused on a summary of the findings.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-discipline	Software Engineering	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Inženýrská informatika	cs
dc.thesis.degree-program	Engineering Informatics	en
dc.identifier.stag	54209
utb.result.grade	A
dc.date.submitted	2020-08-10