Nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng bằng công nghệ nhận diện chữ viết trong hình ảnh.

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thu Thảo Tăng, Ngọc Thăng Trần, Thị Huế Trần, Minh Đức Vũ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 621 Applied physics

Thông tin xuất bản: Ngân hàng (Chuyên đề Công nghệ và Ngân hàng số), 2022

Mô tả vật lý: 29-34

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 428725

 Bài viết đề xuất cách giải quyết khâu quan trọng nhất trong việc số hóa tài liệu, đó là nhận dạng chữ viết trong hình ảnh (Optical Character Recognition - OCR). Trên thực tệ, các dạng chữ viết trên vàn bản rất đa dạng và nhiều kiểu từ chữ in hoa, chữ in thường và cả chữviết tay, thậm chí lại có nhiều kiểu định dạng như in đậm, in nghiêng... gây tốn kém thời gian của nhân viên để thao tác các hoạt động truyền thống như kiểm tra, lưu trữ các biên lai, chứng minh thư... Từ nhu cấu thực tê' đó, việc sử dụng AI để chuyển hóa chữ viết từ hình ảnh của văn bản thành các văn bản số hóa là một giải pháp cẩn thiết. Quy trình này sẽ bao gồm các bước Chuyển dữ liệu gốc ban đẩu vể dạng ảnh
  nhận diện thông tin X' các ảnh chụp chuyển thể thành các văn bản, hoặc bóc tách thành các trường thông tin có ý nghĩa. Để giải yết bài toán nhận dạng chữ viết từ hình ảnh của vởn bản, các mô hình phát hiện chữ (text detection) và phận diện chữ (text recognition) bằng các mạng thần kinh tích chập (Convolutional Neural Network - CNN), 3iạng thần kinh hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN), cơ chế chú ý (Attention Mechanism) được sử ụng. Kết quả thử nghiệm giải pháp để xuất trên bộ dữ liệu chữ viết tay của người Việt đạt độ chính xác cao, có thể ứng dụng trong thực tiễn.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH