- Title (latvian):
- Ventspils valstspilsētas pašvaldības kapsētu datu digitalizācija
- Creator:
- Linda Celma, 1998 -
- Publisher:
- Ventspils: Ventspils Augstskola
- Date created:
- 2026
- Type group:
- Text
- Type:
- Scientific Work
Metadata
- Title (latvian):
- Ventspils valstspilsētas pašvaldības kapsētu datu digitalizācija
- Alternative title (english):
- Digitalization of Ventspils State City Municipality cemetery data
- Scientific work type:
- Bakalaura darbs
- Creator:
- Linda Celma, 1998 -
- Contributor:
- Linda Gulbe - Viļuma, 1988 - , zinātniskais vadītājs
- Contributor:
- Estere Vītola, recenzents
- Format extent (latvian):
- 55 lp.
- Publisher:
- Ventspils: Ventspils Augstskola
- Date created:
- 2026
- Format medium:
- Born digital
- Language:
- latvian
- Abstract (latvian):
- Darba nosaukums: Ventspils valstspilsētas pašvaldības kapsētu datu digitalizācija Darba autors: Linda Celma Darba vadītājs: Ph. D. Linda Gulbe-Viļuma Darba apjoms: 55 lpp., 2 tabulas, 21 attēls, 38 bibliogrāfiskās norādes, 1 pielikums. Atslēgas vārdi: OCR, KRAKEN OCR, DOKUMENTU DIGITALIZĀCIJA, TEKSTA ATPAZĪŠANA, PRIEKŠAPSTRĀDE Šajā darbā tiek pētīta Ventspils valstspilsētas kapsētu grāmatu digitalizācija, izmantojot optiskās rakstzīmju atpazīšanas (OCR) tehnoloģijas. Bakalaura darba mērķis ir izpētīt brīvi pieejamos neironu tīklu risinājumus rokrakstu atpazīšanai un izstrādāt risinājumu ieskenētu kapsētu dokumentu vizuālās kvalitātes uzlabošanai (priekšapstrādei) un automatizētai teksta atpazīšanai. Pētījuma laikā tika analizētas dažādas attēlu priekšapstrādes metodes un vairāki OCR rīki, secinot, ka visprecīzākos rezultātus nodrošina Kraken OCR sistēma. Tika izveidota apmācības datu kopa ar 392 paraugiem un veikta Kraken OCR modeļa apmācība, testēšana un validācija. Validācijas laikā tika analizēta teksta lokalizācijas un rakstzīmju atpazīšanas precizitāte, izmantojot rakstzīmju kļūdu līmeņa (CER) metriku. Rezultāti parādīja, ka teksta lokalizācija tiek veikta ar augstu precizitāti, taču rakstzīmju precizitātes uzlabošanai būtu nepieciešami vēl papildu pētījumi.
- Abstract (english):
- Title of the Paper: Digitalization of Ventspils State City Municipality cemetery data Author: Linda Celma Supervisor: Ph. D. Linda Gulbe-Viļuma Length of the Paper: 55 pages, 2 tables, 21 figures, 38 bibliographic references, 1 attachment. Keywords: OCR, KRAKEN OCR, DOCUMENT DIGITIZATION, TEXT RECOGNITION, PREPROCESSING This thesis investigates the digitization of cemetery records of the state city of Ventspils using Optical Character Recognition (OCR) technologies. The aim of the bachelor’s thesis is to explore freely available neural network solutions for handwritten text recognition and to develop a solution for improving the visual quality (preprocessing) of scanned cemetery documents and for automated text recognition. During the research, various image preprocessing methods and several OCR tools were analyzed, leading to the conclusion that the Kraken OCR system provides the most accurate results. A training dataset containing 392 samples was created, and the Kraken OCR model was trained, tested, and validated. During validation, the accuracy of text localization and character recognition was analyzed using the Character Error Rate (CER) metric. The results showed that text localization can be performed with high accuracy; however, additional research would be required to further improve character recognition accuracy.
- Is part of collection:
- Academia
- Subject:
- Bakalaura darbi
- Subject:
- Ventspils Augstskola. Informācijas tehnoloģiju fakultāte
- Subject:
- Datorzinātnes
- Geographic name:
- Ventspils (Latvija)
- Object location (*):
- Ventspils Augstskola
- Date captured:
- 10.08.2026
- APLIS copyright status:
- Protected by rights
- APLIS access rights:
- This work is protected by copyright and/or neighboring rights. It can be freely used for personal use, scientific research, or self-education. Other uses require permission from the right holder(s).
- APLIS statement of rights:
- Protected by copyrights - not in commercial circulation
- APLIS access notice:
- Accessible online (without the ability to download)
- Blocked:
- Nē
- Type group:
- Text
- Type:
- Scientific Work
- URI:
-
https://dom.lndb.lv/data/obj/1715210
RDF data | XML data
Technical files
| Name | Description | Size | Hash | |
|---|---|---|---|---|
| 1. | copyright.json | Autortiesību fails | 7.49 KB | 700d8afe108199640c4909dcd5f99591 |
Please wait