In this paper we evaluated a set of potential improvements to the successful Attention-OCR architecture, designed to predict multiline text from unconstrained scenes in real-world images. We investigated the impact of several optimizations on model’s accuracy, including employing dynamic RNNs (Recurrent Neural Networks), scheduled sampling, BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) and a modified attention model. BiLSTM was...

Referat opisuje algorytm rozpoznawania znaków zawartych w tablicy rejestracyjnej oraz współpracę algorytmu z bazą danych tablic rejestracyjnych. Przedstawiono metodę rozpoznawania znaków wykorzystującą obraz ze zlokalizowaną wcześniej tablicą rejestracyjną. Obraz tablicy jest poddawany przetwarzaniu wstępnemu. Wykonywane są operacje automatycznego wykrywania rotacji tablicy, normalizowania histogramu, dostosowania współczynnika...

Z Karolem Moszykiem, Kierownikiem ds. Rozwoju Operacyjnego/ Lean Six Sigma Black Belt, DCT Gdańsk SA i prelegentem pierwszego Gdańskiego Manager Clubu - o ciągłbym doskonaleniu w głębokowodnym terminalu kontenerowym - rozmawiał Łukasz Rogatka

Przedstawiono model DDLC wytwarzania interaktywnych dokumentów cyfrowych z ich pierwowzorów papierowych. Model DDLC opracowany w ramach 5 PR UE IST-2002-33441 MEMORIAL wyróżnia 6 faz i odpowiednie grupy funkcjonalności narzędzi do ich realizacji. Cykl wytwarzanie realizuje politykę całkowitej kontroli jakości, wykorzystującej specjalnie opracowaną metodę Visual GQM.

W naturalnym otoczeniu człowieka znajduje się duża ilość łatwo rozpoznawalnej informacji przedstawionej w postaci znaków graficznych i tekstu. Informacja taka jest bardzo przydatna w poruszaniu się w środowisku miejskim. Niestety, osoby z upośledzonymi funkcjami wzroku w sposób oczywisty pozbawione są możliwości korzystania z tego rodzaju przekazu. Istniejące na rynku systemy rozpoznawania tekstu (OCR) nie są niestety dostosowane...