Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Analiza in primerjava obstoječih OCR razvojnih programskih paketov : diplomska naloga
Avtorji:ID Kegljevič, Simon (Avtor)
ID Dobrovoljc, Andrej (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke: Gradivo nima datotek. Gradivo je morda fizično dosegljivo v knjižnici fakultete, zalogo lahko preverite v COBISS-u. Povezava se odpre v novem oknu
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis:Tehnologija optične prepoznave znakov je na nekaterih področjih že dolgo uveljavljena in koristna tehnologija. Navkljub temu dejstvu lahko iščemo nove načine za uspešno uporabo na področjih, kjer OCR tehnologija sedaj še ni prisotna. Uporaba omenjene tehnologije na novih področjih pa za podjetje, ki se ukvarja z digitalizacijo dokumentov ter obvladovanjem digitalne dokumentacije, odpira tudi nove tržne priložnosti. Na podlagi želja in potreb takšnega podjetja smo raziskali ponudbo knjižnic oz. rešitev, ki nudijo možnost implementacije tehnologije OCR v lastne programske rešitvah. Ta program je v primeru našega naročnika namenjen majhnim in srednje velikim podjetjem na slovenskem tržišču. Diplomsko delo je razdeljeno na dva dela. V teoretičnem delu je razloženo širše področje OCR tehnologije skupaj s podpornimi procesi. Empirični del vsebuje predstavitev dvanajstih OCR knjižnic, med katerimi sta dve odprtokodni. Knjižnice so ocenjene glede na zadovoljitev šestnajstih izbranih kriterijev. Kriteriji so zbirka želja naročnika in pomembnih funkcionalnosti, ki jih izpostavljajo proizvajalci OCR knjižnic. Od dvanajstih knjižnic jih željam naročnika ustreza osem. Izmed njih smo za nadaljnje testiranje skladno s postavljenimi kriteriji izbrali tri najbolj optimalne.
Ključne besede:optična prepoznava znakov, digitalizacija, OCR, OCR SDK rešitve, ABBYY, Tesseract
Kraj izida:Novo mesto
Kraj izvedbe:Novo mesto
Založnik:[S. Kegljevič]
Leto izida:2013
Leto izvedbe:2013
Št. strani:65 str.
PID:20.500.12556/ReVIS-4684 Novo okno
UDK:004.352.242:004.42(043.2)
COBISS.SI-ID:2048221971 Novo okno
Opomba:Na ov.: Diplomska naloga : visokošolskega strokovnega študijskega programa prve stopnje;
Datum objave v ReVIS:10.08.2018
Število ogledov:3419
Število prenosov:0
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:10.08.2018

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Opis:At the moment, optical character recognition technology is quite well established and useful in some fields of work. Nonetheless we can try and find new ways of successful implementation on new areas, where OCR is not yet present. Use of this technology on new areas will also mean a new market opportunity for a company, which specializes in digitalization and enterprise content management. Based on needs of one such company, we analyzed multiple solutions, which can be used to implement OCR technology in our own programs. Our client wants to implement OCR technology for use in small or medium sized companies on Slovenian market. Thesis is split in two parts. Theoretical part includes wide review of OCR technology along with its supporting processes. Practical part involves analysis of twelve OCR solutions with two open source solutions included. Solutions are rated based on sixteen criteria. Criteria are set according to our clients input, other important functionalities and supporting processes of OCR technology. Out of twelve solutions, eight of them met the requirements of our client and three of the most optimal solutions are picked for advanced testing.
Ključne besede:Optical character recognition, digitalization, OCR SDK solutions, ABBYY, Tesseract


Nazaj