Nástroj pro automatickou analýzu sloupcových grafů

Mladý, Matěj

Nástroj pro automatickou analýzu sloupcových grafů

dc.contributor.advisor	Martínek Jiří, Ing. Ph.D.	cs
dc.contributor.author	Mladý, Matěj	cs
dc.contributor.referee	Kryl Martin, Ing.	cs
dc.date.accepted	2025-06-09
dc.date.accessioned	2026-02-21T04:16:59Z
dc.date.available	2024-09-30
dc.date.available	2026-02-21T04:16:59Z
dc.date.issued	2025-04-30
dc.date.submitted	2025-04-30
dc.description.abstract	Cílem této práce je navrhnout a implementovat nástroj, který umožní automaticky rozpoznat a analyzovat základní prvky grafu (např. sloupce, osy, popisky) ve formě rastrového obrázku a informaci převést zpět na zdrojová data. První část práce se věnuje analýze různých možností přístupu k tomuto problému, zatímco druhá část popisuje samotnou implementaci řešení včetně použitých metod a technologií. Pro finální řešení byla použita kombinace neuronové sítě a tradičních algoritmů počítačového vidění. Práce obsahuje také kapitolu věnovanou experimentům, kde je nástroj otestován na datové sadě ICPR CHART-Infographics 2022.	cs
dc.description.abstract-translated	The aim of this thesis is to design and implement a tool that can automatically recognize and analyze the basic components of a chart (such as bars, axes, and labels) from a raster image and convert the extracted information back into source data. The first part of the thesis focuses on analyzing different approaches to this problem, while the second part describes the implementation of the solution, including the methods and technologies used. The final solution combines a neural network with traditional computer vision algorithms. The thesis also includes a chapter on experiments, where the tool is tested on the ICPR CHART-Infographics 2022 dataset.	en
dc.description.department	Katedra informatiky a výpočetní techniky	cs
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	57 s
dc.identifier	100727
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/66577
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení	cs
dc.rights.access	openAccess	cs
dc.subject	počítačové vidění	cs
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	U-Net	cs
dc.subject	optické rozpoznávání znaků	cs
dc.subject	Tesseract OCR	cs
dc.subject	sloupcový graf	cs
dc.subject.translated	Computer Vision	en
dc.subject.translated	Neural Network	en
dc.subject.translated	U-Net	en
dc.subject.translated	Optical Character Recognition	en
dc.subject.translated	Tesseract OCR	en
dc.subject.translated	Bar Chart	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd	cs
dc.thesis.degree-level	Bakalářský	cs
dc.thesis.degree-name	Bc.	cs
dc.thesis.degree-program	Informační systémy	cs
dc.title	Nástroj pro automatickou analýzu sloupcových grafů	cs
dc.title.alternative	A Tool for Automatic Analysis of Bar Charts	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.files.count	6	*
local.files.size	1473156797	*
local.has.files	yes	*
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=100727