Rozpoznávání ručně psaného textu pomocí konvolučních sítí

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá rozpoznáváním ručně psaného textu za pomoci konvolučních neuronových sítí. Ze současných metod byl vybrán model sítě skládající se z konvolučních a rekurentních sítí s Connectionist Temporal Classification. Do takovéhoto modelu byl následně implementován prvek Vertical Attention Module, který vybírá relevantní informace v každém sloupci odpovídající textu na obrázku. Tento modul byl následně pomocí experimentů porovnáván s dalšími možnostmi vertikální agregace mezi konvoluční a rekurentní sítí. Experimenty probíhaly na datové sadě obsahující přes 80 000 řádků textu z českých dopisů 20. století. Výsledky ukazují, že Vertical Attention Module dosahuje téměř vždy nejlepších výsledků na všech použitých typech konvolučních sítí. Výsledná síť dosáhla nejlepšího výsledku při chybě 8,9% na znak. Přínosem této práce je neuronová síť s nově zavedeným prvkem, která dokáže rozpoznávat řádky textu.
This thesis deals with handwriting recognition using convolutional neural networks. From the current methods, a network model was chosen to consist of convolutional and recurrent neural networks with the Connectist Temporal Classification. The Vertical Attention Module, which selects the relevant information in each column corresponding to the text in the figure was subsequently implemented in such a model. Then, this module was compared with other possibilities of vertical aggregation between convolutional and recurrent networks. The experiments took place on a data set containing over 80,000 lines of text from Czech letters from the 20th century. The results show that the Vertical Attention Module almost always achieves the best results on all used types of convolution networks. The resulting network achieved the best result with 8,9%  of the character error rate. The contribution of this work is a neural network with a newly introduced element that can recognize lines of text.
Description
Citation
SLADKÝ, J. Rozpoznávání ručně psaného textu pomocí konvolučních sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (předseda) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda) Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-08-27
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Vysvětlete výsledky experimentů. Při trénování musíte mít pro každého pisatele vytvořenou samostatnou neuronovou síť?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO