503 503 761 
Słownik stworzony na potrzeby strony www.satio.pl
W tym słowniku jest 7 wpisów.Wszystko
| Termin | Definicja |
|---|---|
| CMS |
System zarządzania treścią (ang. Content Management System, CMS) jest to aplikacja internetowa lub ich zestaw, pozwalająca na łatwe utworzenie serwisu WWW oraz jego późniejszą aktualizację i rozbudowę przez redakcyjny personel nietechniczny. W postaci stron WWW zawierających rozbudowane formularze i moduły. |
| CRM |
Zarządzanie relacjami z klientami lub System relacji z klientami, CRM (ang. Customer Relationship Management) to zestaw narzędzi i procedur istotnych w zarządzaniu kontaktami z klientami. |
| ERP |
ERP (ang. Enterprise Resource Planning), Planowanie Zasobów Przedsiębiorstwa – określenie klasy systemów informatycznych służących wspomaganiu zarządzania przedsiębiorstwem lub współdziałania grupy współpracujących ze sobą przedsiębiorstw, poprzez gromadzenie danych oraz umożliwienie wykonywania operacji na zebranych danych[1]. Wspomaganie to może obejmować wszystkie lub część szczebli zarządzania i ułatwia optymalizację wykorzystania zasobów przedsiębiorstwa oraz zachodzących w nim procesów. Systemy ERP są oprogramowaniem modułowym, tj. składają się z niezależnych od siebie choć współpracujących ze sobą aplikacji. |
| FAQ |
FAQ (ang. Frequently Asked Questions) to zbiory często zadawanych pytań i odpowiedzi na nie, tworzone głównie po to, aby uwolnić się od ciągłego odpowiadania na stale powtarzające się i nudne (dla odpowiadającego) pytania. |
| SEM |
SEM - Search Engine Marketing, czyli marketing w wyszukiwarkach - ogół działań promocyjnych (kampanie linków sponsorowanych, pozycjonowanie i optymalizacja stron WWW), które mają na celu uzyskanie jak najlepszych pozycji serwisu w (zarówno naturalnych, jak i płatnych) wynikach wyszukiwania, na wybrane słowa / frazy kluczowe wpisywane przez użytkowników w zapytaniu do wyszukiwarki. |
| SEO |
Optymalizacja dla wyszukiwarek internetowych (ang. Search engine optimization - SEO; zwana także pozycjonowaniem, ang. Web Positioning) - działania zmierzające do osiągnięcia przez dany serwis internetowy jak najwyższej pozycji w wynikach wyszukiwania wyszukiwarek internetowych dla wybranych słów i wyrażeń kluczowych. |
| SIW |
Celem tworzenia Systemu Identyfikacji Wizualnej (SIW) jest opracowanie zasad i sposobów komunikowania się firmy ze światem za pomocą symboli, barw, poprzez niepowtarzalny zestaw cech, jako jedynej w swoim rodzaju, rozpoznawalnej, wyróżniającej się z otoczenia, opisanie jej charakteru, sposobu działania i stosunku do odbiorcy usług. |
Metoda prosta
Porównanie binarne na matrycach Ma i Mb
Metoda prosta, nie wymagająca zaawansowanej analizy obrazu, korzystająca z matryc binarnego obrazu, polega na porównaniu 2 matryc na 2 sposoby (każdej z liter).
Ma – matryca zawierająca rzeczywisty obraz litery wczytany z obrazu
Mb – matryca zawierająca obraz wzorca litery
Gdy różnica matryc Ma-Mb > 0 to oznacza nierówne pokrycie, czyli litera ze wzorca „wychodzi” poza zakres matrycy rzeczywistej litery z obrazu, co może mieć miejsce, gdy np litera z obrazu to „c” a litera wzorca to „b.
Gdy różnica matryc Ma-Mb < 0 to znaczy, że pokrycie matrycy z obrazu jest niepełne, co może mieć miejsce, gdy np litera z obrazu to „b” a litera wzorca to „c”.
Warunkiem, który pozwoli wykryć potencjalną literę powinien być wynik tych dwóch działań zbliżony do zera, te 2 działania należy wykonać, by test wykrył z wystarczającym przybliżeniem.
Metoda złożona
Porównanie wektorowe z etapową identyfikacją i filtrowaniem
Metoda złożona zawiera kilka etapów składających się na algorytm wykrywania liter.
Ta metoda nie jest zamienna do pierwszej, jest rozszerzeniem i koniecznością tam, gdzie zakłócenia obrazu, bądź zniekształcenia liter (nagrania video w trudnych warunkach lub z małą rozdzielczością) nie pozwalają na jednoznaczną identyfikację.
Opiera się na filtrowaniu całości, gdyż często dodatkowe zakłócenia można łatwo wykryć przy analizie całości (np. linie wzdłuż obrazu).
Wykrywanie liter polega na analizie kolejnych fragmentów obrazu, np. w przypadku liter "n" i "m" to bardzo ważne, gdyż w pierwszym etapie, nawet gdyby została wykryta litera "n" (podczas gdy rzeczywistą była by "m") to w następnym etapie zostanie wykryta błędna identyfikacja, gdyż żadna z liter nie będzie odpowiadała pozostałości z "m", np literze „r”, w której oprócz tylnej części powinna występować również część następująca.
Inne metody, pozwalające na szybszą identyfikację, to analiza już wykrytych, które będą służyły do zapisywania „wag” pozwalając na późniejsze pewniejsze wykrywanie.
Etapy:
1. Binaryzacja obrazu: wczytanie współrzędnych i kolorów im przyporządkowanych.
2. Zamiana na matrycę z dwiema wartościami: 0/1
3. Filtrowanie binarnego obrazu
4. Znalezienie granic tekstu i zapisanie tylko użytecznych danych
5. Znalezienie grubości linii, poprzez uśrednienie wszystkich grubości linii poprzez analizę z góry i z dołu
6. Znalezienie zlepionych ze sobą liter (Miejsca, przy poziomym skanowaniu, gdzie linia ma ponad 200%)
7. Znalezienie końców linii, poprzez analizę z każdej strony, tam gdzie jest przejście ze 100% do 150% grubości linii
8. Określenie najdłuższej i najkrótszej litery
9. Znalezienie punktów łaczących jedną linię z drugą
Zamiana współrzędnych na wektory: kolejno pobieranie po części matrycy z 4 stron w celu zapisu jako wektory.
1. Szukanie wzorców kresek prostych, poprzecznych, łuków, kół na podstawie współrzędnych
2. Szukanie odwzorowania w kształtach liter, np „b” składa się z lini prostej i łuku
