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MONAMI
METADATEN · DETAIL · PDF
DATA-EDU-MONAMI-ALL-2.6.0 / 2026-06-13

Dokumentprofil

DETAILSEITE

Untersuchung verschiedener Bildanalysemethoden zur automatisierten Lokalisierung und Klassifizierung von Eingabefeldern

Bachelor erkanntSicherheit: nicht erkanntBildung & HochschuleNicht eindeutig
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2020
bachelorthesis / doc-type:b…
12352

Metadaten

OAI · FRONTDOOR
Verfasser/inStampa, Quinten
Jahr2020
Dokumenttypbachelorthesis / doc-type:bachelorThesis
Sprachedeu
MOnAMi docId12352
OAI-Identifieroai:monami.hs-mittweida.de:12352

Rollenprüfung

KONTROLLE

Automatische Einordnung aus OAI- und Frontdoor-Metadaten.

Krah-Kontext nicht erkanntSicherheit: nicht erkannt

Abstract / Beschreibung

METADATA TEXT
In der vorliegenden Arbeit werden Bildanalysemethoden für die Lokalisation und Klassifikation von Eingabefeldern untersucht. Bei den Eingabefeldern liegt der Schwerpunkt auf den Benutzererkennungs- und Passwortfeldern, da die Verwendung der Bildanalysemethoden für eine Single Sign-On Lösung gedacht ist. Neben traditionellen Bildverarbeitungsmethoden, wie Segmentierung und Hough-Transformation, wird auch die Verwendung von neuronalen Netzen betrachtet.

Schlagwörter

KEYWORDS
Bildverarbeitung

Zitierhinweis nach APA 7

APA 7
Stampa, Q.. (2020). Untersuchung verschiedener Bildanalysemethoden zur automatisierten Lokalisierung und Klassifizierung von Eingabefeldern [Bachelorarbeit, Hochschule Mittweida]. MOnAMi – Hochschulschriftenserver der Hochschule Mittweida. https://monami.hs-mittweida.de/frontdoor/index/index/docId/12352

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