Runt om i världen finns det en stor mängd historiska dokument som endast finns i pappersform. Genom att digitalisera dessa dokument förenklas bland annat förvaring och spridning av dokumenten. Vid digitalisering av dokument räcker det oftast inte att enbart skanna in dokumenten och förvara dem som en bild, oftast finns det önskemål att kunna hantera informationen som dokumenten innehåller på olika vis. Det kan t.ex. vara att söka efter en viss information eller att sortera dokumenten utifrån informationen dem innehåller. Det finns olika sätt att digitalisera dokument och extrahera den information som finns på dem. I denna studie används metoden objektdetektering av typen YOLOv3 för att hitta och urskilja olika områden på historiska dokument i form av gamla registerkort för gamla svenska fordon. Objektdetekteringen tränas på ett egenskapat träningsdataset och träningen av objektdetekteringen sker via ramverket Darknet. Studien redovisar resultat i form av recall, precision och IoU för flera olika objektdetekteringsmodeller tränade på olika träningsdataset och som testats på ett flertal olika testdataset. Resultatet analyseras bland annat utifrån storlek och färg på träningsdatat samt mängden träning av objektdetekteringen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hig-32612 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Svedberg, Malin |
| Publisher | Högskolan i Gävle, Avdelningen för datavetenskap och samhällsbyggnad |
| 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 0.0027 seconds