Analiza uspešnosti optične prepoznave elementov BPMNJagečić, Slavica (Avtor) Polančič, Gregor (Mentor) BPMNOCRstrojno učenjeTensorFlowMagistrsko delo predstavlja postopek izdelave modela za prepoznavo ročno risanih BPMN elementov ter pridobitev rezultatov (%) uspešnosti njihove prepoznave. Za pomoč pri razvoju modela za prepoznavo elementov BPMN smo uporabili ogrodje TensorFlow. Opravili smo pregled literature, predstavili obstoječe rešitve, razvite na podlagi optične prepoznave in strojnega učenja. Razložili smo osnovne gradnike BPMN (standard BPMN 2.0.) in nekatere od teh elementov vključili v proces analize uspešnosti razpoznave s pomočjo mobilne aplikacije, izdelane v okviru naloge in razvite v okolju Angular.js, v katero smo vključili izdelani TensorFlow model, ki je zmožen prepoznavati BPMN elemente. V analizi smo zapisali ugotovitve, ki smo jih pridobili v raziskovalnemu delu na podlagi vprašalnikov. Ugotovitve, pridobljene v analizi, so pokazale da je mobilna aplikacija zmožna prepoznavati določene elemente BPMN, vendar ne vseh. Prav tako smo podali smernice za nadaljnje delo.[S. Jagečić]20192019-08-30 20:04:28Magistrsko delo/naloga74576UDK: 004.424.3(043.2)COBISS_ID: 22839574NUK URN: URN:SI:UM:DK:YZIIQ6KKsl