• čeština
    • English
    • русский
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2017
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2017
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Mobilní systém pro rozpoznání textu na iOS

Mobile System for Text Recognition on iOS

Thumbnail
View/Open
final-thesis.pdf (7.036Mb)
Posudek-Oponent prace-19682_o.pdf (91.61Kb)
Posudek-Vedouci prace-19682_v.pdf (86.21Kb)
review_106296.html (1.439Kb)
Author
Bobák, Petr
Advisor
Zemčík, Pavel
Referee
Sochor, Jakub
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato práce dokumentuje postup vývoje moderní klient-server aplikace pro rozpoznání textu na platformě iOS. Čtenář je v úvodu seznámen s obecným principem klient-server modelu, včetně jeho známých architektur, a také s členěním logických vrstev mezi obě strany. Následuje popis současných trendů a používaných technologií vhodných pro tvorbu aplikačního rozhraní webového serveru. Dále jsou diskutovány principy a možnosti rozpoznání textu na straně serveru. V rámci klientské části práce poskytuje základní poznatky o platformě iOS a zmiňuje také některé podstatné koncepty charakteristické pro vývoj iOS aplikací. Vlastní implementace pak klade důraz na možnost obecného použití serverové části tak, aby ji bylo možné integrovat přímo s koncovým klientem, případně i s jiným aplikačním serverem třetí strany. Součástí výstupu práce je také framework pro přímou komunikaci iOS klienta se serverem. Jako příklad použití je implementována demonstrační aplikace pro vyhodnocení aditivních látek z etiket potravin.
 
This thesis describes a development of a modern client-server application for text recognition on iOS platform. The reader is acquainted with common principles of a client-server model, including its known architecture styles, and with a distribution of logical layers between both sides of the model. After that the thesis depicts current trends and examples of suitable technologies for creating an application programming interface of a web server. Possible ways of text recognition on the server side are discussed as well. In context of a client side, the thesis provides an insight into iOS platform and a few important concepts in iOS application development. Following implementation of the server side is stressed to be reusable as much as possible for different kinds of use cases. Last but not least, the thesis provides a simple iOS framework for a direct communication with the recognition server. Finally, an application for evaluation of food ingredients from a packaging material is implemented as an example of usage.
 
Keywords
Django, Django REST Framework, Google Cloud Vision, iOS, klient-server model, Microsoft Computer Vision, optické rozpoznání textu, Python, REST, Swift, Tesseract, webová aplikace, webový framework, webová služba, webový server, Django, Django REST Framework, Google Cloud Vision, iOS, client-server model, Microsoft Computer Vision, optical character recognition, Python, REST, Swift, Tesseract, web application, web framework, web service, web server
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Počítačová grafika a multimédia
Composition of Committee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Sedlák, Ph.D. (člen) Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Date of defence
2017-06-21
Process of 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 na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A . Otázky u obhajoby: Jak velký text musí být, aby byl úspěšně rozpoznán?  Dokáže se vaše aplikace vypořádat i s potravinami, které mají složení napsané velmi malým písmem?  Dokáže si vaše aplikace poradit s možnými změny v názvu (příklad: E300 vs kyselina askorbová) Jaká je úspěšnost čtení textu? 
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/69483
Source
BOBÁK, P. Mobilní systém pro rozpoznání textu na iOS [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Collections
  • 2017 [156]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV