Show simple item record

dc.contributor.advisorEidheim, Ole Christian
dc.contributor.authorChristiansen, Herman
dc.contributor.authorJohansen, Aleksander
dc.contributor.authorSørlie, Lars
dc.date.accessioned2020-08-16T16:02:08Z
dc.date.available2020-08-16T16:02:08Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2672172
dc.description.abstractDatasyn er en del av det større feltet kunstig intelligens og har stadig vokst siden midten av 1900-tallet. Målet med datamaskinvisjonen er at datamaskinen skal oppdage og evaluere objekter i et visuelt medium som bilder eller en video. For vårt formål ønsker vi å vite om maskinlæring kan brukes til å oppdage og klassifisere stempler i skannede dokumenter. Nå som teknologien er mer fremtredende enn noen gang, blir ting raskt digitalisert for å øke både brukervennlighet og tilgjengelighet. Denne enorme økningen i data betyr at måter å organisere denne dataen på er veldig etterspurt. Digitalisering gjelder også søknadsskjemaer som er sendt til kommunen og det er det denne rapporten vil fokusere på. Disse skjemaene har tradisjonelt blitt sendt i fysisk form, men som en konsekvens av digitalisering er det nå et krav om å legge ut disse skjemaene på internett. Dette gjøres ved å skanne gamle skjemaer som er blitt arkivert. Denne digitaliseringen krever en metode for å automatisere organiseringen av disse skjemaene. Hvis en kommune har godkjent et søknadsskjema, vil det ha blitt stemplet med et stempel som indikerer om det er godkjent. Vi ønsker derfor å finne ut om vi kan bruke maskinlæring for å se over disse bildene av søknadsskjemaene og avgjøre om det er godkjent ved å lete etter disse stemplene.
dc.description.abstractComputer vision is a subfield of artificial intelligence and has been ever growing since the mid 1900's. The goal of computer vision is for the computer to detect and evaluate things in visual medium like images or a video feed. For our purpose we want to know if machine learning can be used to detect and classify stamps in scanned documents. With technology being more prominent than ever, things are rapidly being digitalized for the ease of use and accessibility / availability. This huge increase in data means that ways of organizing it is in huge demand. Digitalization also applies to application forms sent to the municipality which is what this report will focus on. These forms have been traditionally sent in physical form, however as a cause of digitalization there is now a demand for posting these forms on the internet. This is done by scanning old forms that have been archived. This digitalization requires a method for organizing these forms in an automatic manner. This report will focus on how machine learning can be used to organize these application forms by classifying them as approved or disapproved. If a municipality has approved an application form, it will have been stamped with some sort of stamp that indicates it's approval. We therefore wish to find out if we can use machine learning to look over images of these application forms and determine whether or not it has been approved by looking for these approved stamps.en
dc.publisherNTNU
dc.titleDocument Classification using Object Detection with Deep Learning
dc.typeBachelor thesis


Files in this item

FilesSizeFormatView

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record