BMETE91MM14

Nyomtatóbarát változatNyomtatóbarát változat
Tantárgy azonosító adatok
A tárgy címe: 
Írásfelismerés
A tárgy angol címe: 
Optical Character Recognition
A tárgy rövid címe: 
Írásfelismerés
2
0
0
v
Kredit: 
3
A tantárgy felelős tanszéke: 
Algebra Tanszék
A tantárgy felelős oktatója: 
Dr. Kornai András
A tantárgy felelős oktatójának beosztása: 
tudományos főmunkatárs
Akkreditációs adatok
Akkreditációra benyújtás időpontja: 
2011.11.10.
Akkreditációs bizottság döntési időpontja: 
2011.12.05.
Tematika
A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít: 
Programozási ismeretek: unix / linux python (C++ hasznos lehet)
A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában: 
Felsőbbéves, MSc matematikus, doktorandusz hallgatóknak, illetve informatikusoknak
A tantárgy részletes tematikája magyarul és angolul: 

1. Áttekintés: Mitől optikai az optikai karakterfelismerés? Az OCR alapvető fajtái: dinamikus vagy kép-alapú, nyomtatott vagy kézírásos. Szöveg és ábra-típusok, írások, betűtípusok. Zajszűrés, binarizálás, a dokumentum felbontása. Egy konkrét feladat: matematikakönyvből LaTeX kód. Mit
lehet automatizálni, és mit nem?
2. Az alacsonyszintű képfeldolgozás alapjai. Zajszűrés, határkeresés, szinredukció, binarizálás, csontvázépítés, vektorizáció , lánckódolás. Poligonok, kritikus pontok. Iránykeresés, dőlésbecslés, zónákra bontás.
3. A szövegzóna elemzése: sorok, iniciálé. A latin alapú ábécék struktúrája. Alapvető font-osztályok. A binárisés az általános osztályozási feladat. Standard adatbázisok.
4. A jegyszámítás (feature extraction). A legfontosabb jegyosztályok, geometriai momentumok, Zernike momentumok. Szegmentálás és osztályozás mint egymást követő feladatok, típushibák. Adattömörítés, a legegyszerűbb nyelvmodellek.
5. Az osztályozók főbb típusai. Hasonlósági (nearest neighbor), ideghálózati (neural network), lineáris, határszélesítő (max margin), maxent, és
egyéb osztályozási módszerek.
6. A szegmentálási, osztályozási, és nyelvmodellezési problémák közös megoldása rejtett Markov modellekkel. Szavazás, tényező k integrálása, modellek integrálása.

Követelmények szorgalmi időszakban: 
Projekt készítése (75%).
Követelmények vizsgaidőszakban: 
Szóbeli vizsga (25%).
Pótlási lehetőségek: 
A TVSz-ben előírtak szerint
Konzultációs lehetőségek: 
Az oktatóval előzetesen egyeztetve, igény szerint.
Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom: 
http://people.mokk.bme.hu/~kornai/ocr alatt
A tárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
Kontakt óra: 
28
Félévközi felkészülés órákra: 
0
Felkészülés zárthelyire: 
0
Zárthelyik megírása: 
0
Házi feladat elkészítése: 
0
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló): 
0
Egyéb elfoglaltság: 
47
Vizsgafelkészülés: 
15
Összesen: 
90
Ellenőrző adat: 
90
A tárgy tematikáját kidolgozta
Név: 
Dr. Kornai András
Beosztás: 
tudományos főmunkatárs
Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.): 
Algebra Tanszék
A tanszékvezető neve: 
Dr. Rónyai Lajos
A tantárgy adatlapja PDF-ben: