Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "handwritten text" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Analiza skuteczności metod wprowadzania tekstu z użyciem mobilnego komunikatora internetowego
    Analysis of the effectiveness of text input methods using the mobile network communicator
    Autorzy:
    Kacprzak, R.
    Kaniewski, P.
    Skublewska-Paszkowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/98144.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
    Tematy:
    analiza wprowadzania tekstu
    urządzenie mobilne
    QWERTY
    metoda Swype
    głosowe wprowadzanie tekstu
    odręczne wprowadzanie tekstu
    analysis of text input
    mobile device
    Swype method
    voice input text
    handwritten text entry
    Opis:
    Tematyką badaną w pracy jest porównanie metod wprowadzania tekstu w mobilnym komunikatorze sieciowym. Analizowano szybkość wprowadzania tekstów, a także liczbę błędów popełnianych przez użytkowników za pomocą badanej metody. Porównywano metody wprowadzania tekstu przy użyciu klawiatury QWERTY, techniki Swype, pisma odręcznego oraz poleceń głosowych. Badania przeprowadzono wśród dwóch grup respondentów, z podziałem na wiek uczestników. Dokonano charakterystyki wybranych metod wpisywania tekstu w komunikatorze internetowym. Na potrzeby artykułu został opracowany mobilny komunikator.
    The topics being considered in the study is to compare the text input methods in the mobile network communicator. Analyzed the speed of text entry as well as the number of mistakes made by users via the tested methods. Compared the methods of entering text using the QWERTY keyboard, Swype Technology, Handwriting and voice commands. The study was conducted among the two groups of respondents, by age of the participants. There have been characteristics of the selected text input methods in the mobile network communicator. On the needs of the article was developed mobile communicator.
    Źródło:
    Journal of Computer Sciences Institute; 2017, 3; 11-17
    2544-0764
    Pojawia się w:
    Journal of Computer Sciences Institute
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Projection-based text line segmentation with a variable threshold
    Autorzy:
    Ptak, R.
    Żygadło, B.
    Unold, O.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329884.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    document image processing
    handwritten text
    text line segmentation
    projection profile
    offline cursive script recognition
    przetwarzanie obrazu dokumentu
    tekst odręczny
    segmentacja linii tekstu
    profil projekcyjny
    Opis:
    Document image segmentation into text lines is one of the stages in unconstrained handwritten document recognition. This paper presents a new algorithm for text line separation in handwriting. The developed algorithm is based on a method using the projection profile. It employs thresholding, but the threshold value is variable. This permits determination of low or overlapping peaks of the graph. The proposed technique is shown to improve the recognition rate relative to traditional methods. The algorithm is robust in text line detection with respect to different text line lengths.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 1; 195-206
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Line segmentation of handwritten text using histograms and tensor voting
    Autorzy:
    Babczyński, Tomasz
    Ptak, Roman
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330796.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    document image processing
    handwritten text
    text line segmentation
    projection profile
    text string
    offline cursive script recognition
    ICDAR 2009 competition
    przetwarzanie obrazu dokumentu
    tekst odręczny
    segmentacja linii tekstu
    profil projekcyjny
    ciąg tekstowy
    Opis:
    There are a large number of historical documents in libraries and other archives throughout the world. Most of them are written by hand. In many cases they exist in only one specimen and are hard to reach. Digitization of such artifacts can make them available to the community. But even digitized, they remain unsearchable, and an important task is to draw the contents in the computer readable form. One of the first steps in this direction is to recognize where the lines of the text are. Computational intelligence algorithms can be used to solve this problem. In the present paper, two groups of algorithms, namely, projection-based and tensor voting-based, are compared. The performance is evaluated on a data set and with the procedure proposed by the organizers of the ICDAR 2009 competition.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 3; 585-596
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies