| dc.contributor.advisor |
Chalupa, Petr
|
|
| dc.contributor.author |
Růžek, Václav
|
|
| dc.date.accessioned |
2010-07-20T03:08:47Z |
|
| dc.date.available |
2010-07-20T03:08:47Z |
|
| dc.date.issued |
2010-05-27 |
|
| dc.identifier |
Elektronický archiv Knihovny UTB |
cs |
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10563/13747
|
|
| dc.description.abstract |
Práce se zabývá procesem rozpoznání ručně psaných znaků. Popisuje jednotlivé techniky sloužící k zpracování vstupních dat. Hlavní náplní práce je popis jednotlivých algoritmů a metod používaných pro rozpoznání ručně psaných znaků. Zabývá se klasifikátory na principu minimální vzdálenosti, neuronovými sítěmi a pravděpodobnostními Markovovými modely. V praktické části jsou zmíněny informační zdroje a programy sloužící pro detailní popis zmíněných algoritmů. |
cs |
| dc.format |
66 s. |
cs |
| dc.format.extent |
2179378 bytes |
cs |
| dc.format.mimetype |
application/pdf |
cs |
| dc.language.iso |
cs |
|
| dc.publisher |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně |
|
| dc.rights |
Bez omezení |
|
| dc.subject |
Handwritten characters recognition
|
en |
| dc.subject |
minimum distance classifiers
|
en |
| dc.subject |
neural networks
|
en |
| dc.subject |
Neocognitron
|
en |
| dc.subject |
hidden Markov models
|
en |
| dc.subject |
Rozpoznání ručně psaných znaků
|
cs |
| dc.subject |
klasifikátory minimální vzdálenosti
|
cs |
| dc.subject |
neuronové sítě
|
cs |
| dc.subject |
Neocognitron
|
cs |
| dc.subject |
skryté Markovovy modely
|
cs |
| dc.title |
Algoritmy pro rozpoznání ručně psaných znaků |
cs |
| dc.title.alternative |
Algorithms for handwritten characters recognition |
en |
| dc.type |
bakalářská práce |
cs |
| dc.contributor.referee |
Gazdoš, František |
|
| dc.date.accepted |
2010-06-16 |
|
| dc.description.abstract-translated |
This bachelor work examines the process of handwritten characters recognition. It describes different methods used for processing of input data. The main scope is description of algorithms and methods used for handwritten characters recognition. It deals with the minimum distance classifiers, neural networks and stochastic Markov models. Information sources and programs containing detailed descriptions of these algorithms are mentioned in the practical part. |
en |
| dc.description.department |
Ústav aplikované informatiky |
cs |
| dc.description.result |
obhájeno |
cs |
| dc.parent.uri |
http://hdl.handle.net/10563/76
|
cs |
| dc.parent.uri |
http://hdl.handle.net/10563/220
|
cs |
| dc.thesis.degree-discipline |
Informační a řídicí technologie |
cs |
| dc.thesis.degree-discipline |
Information and Control Technologies |
en |
| dc.thesis.degree-grantor |
Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics |
en |
| dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky |
cs |
| dc.thesis.degree-name |
Bc. |
cs |
| dc.thesis.degree-program |
Engineering Informatics |
en |
| dc.thesis.degree-program |
Inženýrská informatika |
cs |
| dc.identifier.stag |
16812
|
|
| dc.date.assigned |
2010-03-05 |
|
| utb.result.grade |
A |
|
| local.subject |
digitální zpracování obrazu
|
cs |
| local.subject |
písmo
|
cs |
| local.subject |
umělá inteligence
|
cs |
| local.subject |
ručně psané písmo
|
cs |
| local.subject |
digital image processing
|
en |
| local.subject |
script
|
en |
| local.subject |
artificial intelligence
|
en |
| local.subject |
handwritten font
|
en |
