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.
Распознавание текста, предварительная обработка изображений, мобильные устройства
Короткий адрес: https://sciup.org/14115173
IDR: 14115173 | УДК: 004.932.72 | 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
