Мобільний застосунок для розпізнання тексту за допомогою технології оптичного розпізнавання символів
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Кузьмич Андрій
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Кузьмич, А. (2023). Мобільний застосунок для розпізнання тексту за допомогою технології оптичного розпізнавання символів [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6548
[ДСТУ] Кузьмич А. Мобільний застосунок для розпізнання тексту за допомогою технології оптичного розпізнавання символів : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 66 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6548 (дата звернення: 25.07.2026).
В першому розділі роботи розглянуто процес розпізнавання символів, наведено основні методи розпізнавання та вказано головні переваги та недоліки кожного із них. Розглянуто основні нейронні мережі, які використовуються у процесі розпізнавання символів.
В другому розділі розглянуто популярні мови програмування, які дозволяються створювати мобільні додатки для iOS платформи, вказано на переваги та недоліки кожної з них. Проаналізовано методи реалізації розпізнавання символів як на комп’ютері, так і на мобільному телефоні, наведено переваги на недоліки кожної із них. Оглянуто існуючі системи розпізнавання тексту для комп’ютерів та для мобільних телефоні на iOS платформі та наведено переваги та недоліки.
В третьому розділі вибрано головні елементи для створення додатку. Обрано фреймворк за допомогою якого реалізовано функціонал розпізнавання тексту. Розроблено додаток на iOS платформі для розпізнавання тексту із статичних зображень та в режимі реального часу.
Ключові слова: IOS-ЗАСТОСУНОК, ORC, SWIFT, CRAFT, РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ, SWIFTUI, MVVM, VISION, VISIONKIT.
В другому розділі розглянуто популярні мови програмування, які дозволяються створювати мобільні додатки для iOS платформи, вказано на переваги та недоліки кожної з них. Проаналізовано методи реалізації розпізнавання символів як на комп’ютері, так і на мобільному телефоні, наведено переваги на недоліки кожної із них. Оглянуто існуючі системи розпізнавання тексту для комп’ютерів та для мобільних телефоні на iOS платформі та наведено переваги та недоліки.
В третьому розділі вибрано головні елементи для створення додатку. Обрано фреймворк за допомогою якого реалізовано функціонал розпізнавання тексту. Розроблено додаток на iOS платформі для розпізнавання тексту із статичних зображень та в режимі реального часу.
Ключові слова: IOS-ЗАСТОСУНОК, ORC, SWIFT, CRAFT, РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ, SWIFTUI, MVVM, VISION, VISIONKIT.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
123 Комп’ютерна інженерія
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.13 MB
Контрольна сума :
(MD5):2fc5dab47c3a1a42ea656a8ae93214bb
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International