Advanced industrial OCR using Autoencoders

Belgiovine, Mauro (2017) Advanced industrial OCR using Autoencoders. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Il contenuto di questa tesi di laurea descrive il lavoro svolto durante un tirocinio di sei mesi presso Datalogic ADC. L'obiettivo del lavoro è stato quello di utilizzare uno specifico tipo di rete neurale, chiamata Autoencoder, per scopi legati al riconoscimento o alla convalida di caratteri in un sistema OCR industriale. In primo luogo è stato creato un classificatore di immagini di caratteri basato su Denoising Autoencoder; successivamente, è stato studiato un metodo per utilizzare l'Autoencoder come un classificatore di secondo livello, per meglio distinguere le false attivazioni da quelle corrette in condizioni di incertezza di un classificatore generico. Entrambe le architetture sono state valutate su dataset reali di clienti di Datalogic e i risultati sperimentali ottenuti sono presentati in questa tesi.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Belgiovine, Mauro
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum C: Sistemi e reti
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
deep learning,machine learning,computer vision,autoencoder,denoising autoencoder,verifier,autoencoder verifier
Data di discussione della Tesi
12 Luglio 2017
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