sim-bsc/thesis
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Simon
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Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist das Ermitteln einer Vorgehensweise für Texterkennung in Screenshots von grafischen Oberflächen. Verschiedene Algorithmen zur Bildbearbeitung vor der Texterkennung oder Nachbearbeitung \bzw Filterung der Ergebnisdaten werden evaluiert. Die Ergebnisdaten werden anschließend anhand von festgelegten Qualitätskriterien aus der programmatischen Sprach- und Schrifterkennung, beispielsweise der \hyperref[metriken_cer]{Zeichenfehler-} oder \hyperref[metriken_wer]{Wortfehlerrate} analysiert und miteinander verglichen \mcite{karpinski2018metrics}.
Die prototypische Implementierung dient als Basis für jegliche Tests und Analysen, anhand derer die Algorithmen automatisch evaluiert werden. Die entwickelten Komponenten werden als Bibliotheken zur Verfügung gestellt, um die Texterkennung inklusive automatischer Bildverarbeitung und Filterung der erkannten Inhalte \bzw Schlagworte später in anderen Anwendungen weiterverwenden zu können.
Die prototypische Implementierung dient als Basis für die nachfolgenden Tests und Analysen, anhand derer die Algorithmen automatisch evaluiert werden. Alle entwickelten Komponenten werden als Bibliotheken zur Verfügung gestellt, um die Texterkennung inklusive automatischer Bildverarbeitung und Filterung der erkannten Inhalte \bzw Schlagworte später in anderen Anwendungen weiterverwenden zu können.