Forskningen i denna studie har varit att tag fram hur mycket betydelse storleken på datauppsättningen har för inverkan på resultat inom objektigenkänning. Forskningen implementerades i att träna en modell inom datorseende som skall kunna identifiera och konvertera handskrivna siffror från fysisk-formulär till digitaliserad-format. Till denna process användes två olika ramverk som heter TensorFlow och PyTorch. Processen tränades inom två olika miljöer, ena modellen tränades i CPU-miljö och den andra i Google Clouds GPU-miljö. Tanken med studien är att förbättra resultat från tidigare examensarbete och forska vidare till att utöka utvecklingen extra genom att skapa en modell som identifierar och digitaliserar flera handskrivna siffror samtidigt på ett helt formulär. För att vidare i fortsättningen kunna användas till applikationer som räknar ihop tex poängskörden på ett formulär med hjälp av en mobilkamera för igenkänning. Projektet visade ett resultat av ett felfritt igenkännande av flera siffror samtidigt, när datauppsättningen ständigt utökades. Resultat kring enskilda siffror lyckades identifiera alla siffror från 0 till 9 med både ramverket TensorFlow och PyTorch. / The research in this study has been to extract how important the size of the dataset is for the impact on results within object recognition. The research was implemented in training a model in computer vision that should be able to identify and convert handwritten numbers from physical forms to digitized format. Two different frameworks called TensorFlow and PyTorch were used for this process. The process was trained in two different environments, one model was trained in the CPU environment and the other in the Google Cloud GPU environment. The idea of the study is to improve results from previous degree projects and further research to expand the development extra by creating a model that identifies and digitizes several handwritten numbers simultaneously on a complete form, which will continue to be able to help and be used in the future for applications that sums up points on a form using a mobile camera for recognition. The project showed a result of an error-free recognition of several numbers at the same time, when the data set was constantly expanded. Results around individual numbers managed to identify all numbers from 0 to 9 with both the TensorFlow and PyTorch frameworks.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:miun-41291 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Kirik, Engin |
| Publisher | Mittuniversitetet, Institutionen för informationssystem och –teknologi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0019 seconds