Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po

Možnosti:
  Ponastavi


31 - 32 / 32
Na začetekNa prejšnjo stran1234Na naslednjo stranNa konec
31.
Implementacija ECM sistema v tuji javni ustanovi : diplomska naloga
Jan Ilijanić, 2018, diplomsko delo

Opis: Avtor ne dovoljuje objave na spletni strani oz. v elektronski knjižnici FIŠ zaradi prepovedi organizacije, v sklopu katere je bil pripravljen empirični del naloge.
Ključne besede: poslovna vsebina, zajem, elektronska hramba, delovni tok, digitalizacija, ECM sistemi, mDocs, mScan, mSef
Objavljeno v ReVIS: 26.10.2018; Ogledov: 2656; Prenosov: 2

32.
Analiza in primerjava obstoječih OCR razvojnih programskih paketov : diplomska naloga
Simon Kegljevič, 2013, diplomsko delo

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
Objavljeno v ReVIS: 10.08.2018; Ogledov: 2942; Prenosov: 0

Iskanje izvedeno v 0.07 sek.
Na vrh