Система розпізнавання та перекладу текстової інформації в мобільних додатках з використанням бібліотеки Microsoft Cognitive OCR

Simple item page
dc.citation.epage41
dc.citation.issue905
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі
dc.citation.spage33
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorВаврук, Є. Я.
dc.contributor.authorКушнір, Д. О.
dc.contributor.authorVavruk, E.
dc.contributor.authorKushnir, D.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2020-03-10T13:15:04Z
dc.date.available2020-03-10T13:15:04Z
dc.date.created2018-02-26
dc.date.issued2018-02-26
dc.description.abstractРозглянуто програмні засоби обробки як рукописного, так і друкованого тексту з подальшим його перекладом на мобільних платформах Android та IOS. Наведено метод реалізації повністю кросплатформних рішень для складних мобільних систем. Запропоновано реалізацію системи на базі алгоритму обробки тексту за допомогою бібліотеки Microsoft Cognitive OCR, наведено діаграму класів взаємодії модулів системи на основі технологій машинного навчання. Забезпечено кросплатформне рішення для мобільних систем Android та IOS. Досліджено ефективність розпізнавання різних шрифтів, написаних різними мовами, та виведено вірогідність правильного розпізнавання слів відносно кількості символів у кожному тесті.
dc.description.abstractThe solution of handwritten and printed text processing problem with subsequent translation in such mobile platforms like Android and IOS is proposed. It was demonstrated method of fully cross-platformsolutions development for large mobile systems. It was implemented system with the base on general algorithm of text recognition and processing using Microsoft Cognitive OCR, and illustrated main system modules communication with basics on machine learning, using class diagram. Cross-platform solution for Android and IOS mobile systems was provided. It was investigated different font types, which were used in recognized text. Also set of different language texts was investigated and probability of correct recognition was calculated.
dc.format.extent33-41
dc.format.pages9
dc.identifier.citationВаврук Є. Я. Система розпізнавання та перекладу текстової інформації в мобільних додатках з використанням бібліотеки Microsoft Cognitive OCR / Є. Я. Ваврук, Д. О. Кушнір // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018. — № 905. — С. 33–41.
dc.identifier.citationenVavruk E. Mobile system for text recognition and translation with using Microsoft Cognitive OCR / E. Vavruk, D. Kushnir // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2018. — No 905. — P. 33–41.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/47209
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Національного університету “Львівська політехніка”
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі, 905, 2018
dc.relation.references1. Anyline. Anyline SDK documentation[Elektronnyj resurs] / New York 2018 - Rezhym dostupu: https://documentation.anyline.com/
dc.relation.references2. Microsoft. Microsoft Cognitive Services documentation [Elektronnyj resurs]/Redmont 2018 Rezhym dostupu: https://azure.microsoft.eom/enus/services/cognitive-senices
dc.relation.references3. Google. Tesseract documentation[Elektronnyj resurs] / Mountain View2018— Rezhym dostupu: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation
dc.relation.references4. Olekseev. О What Xamarin developers should know at the beginning of 2017 [Elelctronnyj resurs] / Kyiv 2017 — Rezhym dostupu: http://it-ua.info/news/2017/02/03/scho-rozrobniki-xamarin-pQvinn-znati-na-pochatok2017-roku
dc.relation.references5. Appcelerator. Appcelerator Titanium documentation [Elektronnyj resurs] / San Jose 2018 — Rezhym dostupu: https://www.appcelerator.com/Titanium
dc.relation.references6. Adobe. PhoneGap https://build.phonegap.com/
dc.relation.references7. Microsoft. Xamarin documentation [Elektronnyj resurs] /Redmont 2018 —Rezhym dostupu:https://docs.microsoft.com/en-us/xamarin/
dc.relation.references8. Google. Google translate OCR API documeniation[Elektronnyj resurs] /Mountain Vie^v 2018 Rezhym dostupu:https://c1оud.google/com/functions/docs/tutorials/ocr
dc.relation.references9.Microsoft. Machine Learning documentation [Elektronnyj resurs]/Redmont 2018 — Rezhym dostupu:https://docs.micrOsoft.com/ru-ru/azure/mcichine
dc.relation.referencesen1. Anyline. Anyline SDK documentation[Elektronnyj resurs], New York 2018 - Rezhym dostupu: https://documentation.anyline.com/
dc.relation.referencesen2. Microsoft. Microsoft Cognitive Services documentation [Elektronnyj resurs]/Redmont 2018 Rezhym dostupu: https://azure.microsoft.eom/enus/services/cognitive-senices
dc.relation.referencesen3. Google. Tesseract documentation[Elektronnyj resurs], Mountain View2018- Rezhym dostupu: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation
dc.relation.referencesen4. Olekseev. O What Xamarin developers should know at the beginning of 2017 [Elelctronnyj resurs], Kyiv 2017 - Rezhym dostupu: http://it-ua.info/news/2017/02/03/scho-rozrobniki-xamarin-pQvinn-znati-na-pochatok2017-roku
dc.relation.referencesen5. Appcelerator. Appcelerator Titanium documentation [Elektronnyj resurs], San Jose 2018 - Rezhym dostupu: https://www.appcelerator.com/Titanium
dc.relation.referencesen6. Adobe. PhoneGap https://build.phonegap.com/
dc.relation.referencesen7. Microsoft. Xamarin documentation [Elektronnyj resurs] /Redmont 2018 -Rezhym dostupu:https://docs.microsoft.com/en-us/xamarin/
dc.relation.referencesen8. Google. Google translate OCR API documeniation[Elektronnyj resurs] /Mountain Vie^v 2018 Rezhym dostupu:https://P.1oud.google/com/functions/docs/tutorials/ocr
dc.relation.referencesen9.Microsoft. Machine Learning documentation [Elektronnyj resurs]/Redmont 2018 - Rezhym dostupu:https://docs.micrOsoft.com/ru-ru/azure/mcichine
dc.relation.urihttps://documentation.anyline.com/
dc.relation.urihttps://azure.microsoft.eom/enus/services/cognitive-senices
dc.relation.urihttps://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation
dc.relation.urihttp://it-ua.info/news/2017/02/03/scho-rozrobniki-xamarin-pQvinn-znati-na-pochatok2017-roku
dc.relation.urihttps://www.appcelerator.com/Titanium
dc.relation.urihttps://build.phonegap.com/
dc.relation.urihttps://docs.microsoft.com/en-us/xamarin/
dc.relation.urihttps://c1оud.google/com/functions/docs/tutorials/ocr
dc.relation.urihttps://docs.micrOsoft.com/ru-ru/azure/mcichine
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
dc.rights.holder© Ваврук Є. Я., Кушнір Д. О., 2018
dc.subjectбіблотека обробки зображень
dc.subjectкросплатформність
dc.subjectпрограмні інтерфейси
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectimage process library
dc.subjectcross-platform solutions
dc.subjectprogram interfaces
dc.subjectREST technologies
dc.subjectmachine learning
dc.subject.udc004.415.2
dc.titleСистема розпізнавання та перекладу текстової інформації в мобільних додатках з використанням бібліотеки Microsoft Cognitive OCR
dc.title.alternativeMobile system for text recognition and translation with using Microsoft Cognitive OCR
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2018n905_Vavruk_E-Mobile_system_for_text_recognition_33-41.pdf
Size:
850.72 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2018n905_Vavruk_E-Mobile_system_for_text_recognition_33-41__COVER.png
Size:
376.06 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.99 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Комп'ютерні системи та мережі. – 2018. – №905