Mobilní systém pro rozpoznání textu na iOS
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
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.
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.
Description
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
Citation
BOBÁK, P. Mobilní systém pro rozpoznání textu na iOS [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
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 acceptance
2017-06-21
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 defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení