Распознавание рукописного и печатного текста при разработке требований к программному обеспечению

Автор: Казнин Алексей Анатольевич

Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki

Рубрика: Технические науки

Статья в выпуске: 12 т.5, 2019 года.

Бесплатный доступ

В данной статье рассмотрены проблемы сбора требований к программному обеспечению. Проанализированы существующие технологии компьютерного зрения и обоснован выбор технологии для распознавания рукописного и печатного текста. Описаны входные данные для экспериментов и представлены результаты распознавания символов для каждой категории изображений. Разработан метод предварительной обработки изображения и распознавания символов текста на мобильных устройствах с применением параллельных вычислений. На основе предложенного метода разработан прототип мобильного приложения для сбора и цифровизации данных получаемых при разработке требований к программному обеспечению.

Еще

Распознавание текста, предварительная обработка изображений, мобильные устройства

Короткий адрес: https://sciup.org/14115173

IDR: 14115173   |   DOI: 10.33619/2414-2948/49/29

Список литературы Распознавание рукописного и печатного текста при разработке требований к программному обеспечению

  • Вигерс К., Битти Д. Разработка требований к программному обеспечению. СПб.: БХВ-Петербург, 2019. 736 с.
  • IEEE 29148-2018 - ISO/IEC/IEEE International Standard - Systems and software engineering - Life cycle processes - Requirements engineering. https://clck.ru/L49gk
  • Manifesto for Agile Software Development. https://agilemanifesto.org
  • RESACS. https://resacs2018.wordpress.com
  • Mannov N., Lüders C. M., Kaznin A. ReqVision: Digitising Your Analog Notes into Readable and Editable Data // 2018 4th International Workshop on Requirements Engineering for Self-Adaptive, Collaborative, and Cyber Physical Systems (RESACS). IEEE, 2018. P. 20-23. DOI: 10.1109/RESACS.2018.00009
  • Vision AI. https://cloud.google.com/vision
  • Mobile Vision. https://clck.ru/L49hK
  • Computer Vision - Microsoft Azure. https://clck.ru/L49hh
  • Abbyy. https://www.abbyy.com
  • OpenCV. https://opencv.org
  • Microsoft Visual Studio. https://visualstudio.microsoft.com/ru
  • Xamarin. https://clck.ru/L49hw
  • JSON. https://www.json.org
  • Рекомендация "Значения параметров стандартов ТВЧ для производства программ и международного обмена программами" от 06.2015 №МСЭ-R BT.709-6
  • Маслов А. М., Сергеев В. В. Идентификация линейной искажающей системы с использованием ранговой обработки сигналов // Компьютерная оптика. 1990. №6. С. 97-102.
  • Kaznin A. A., Sushko O. P., Babkin A. V. Developing the algorithm allowing business-dedicated mobile applications to read texts // 2017 International Conference Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). IEEE, 2017. P. 207-214.
  • DOI: 10.1109/ITMQIS.2017.8085798
  • Bitmap.GetPixel. https://clck.ru/L49jR
  • Marshal. Copy Method. https://clck.ru/L49jo
  • SkiaSharp. https://clck.ru/L49ju
  • Пушкарев Г. Смартфоны с лучшей камерой 2019 // Комсомольская правда. 2019.
  • HUAWEI P30 Pro. https://clck.ru/L49k4
  • Redmi Note 7. https://clck.ru/L49kC
  • ZTE Blade V9. https://clck.ru/L49kN
  • Процессоры для смартфонов и планшетов // Мобильные компьютеры. https://clck.ru/L49kc
Еще
Статья научная