Система розпізнавання і класифікації фінансових документів

Abstract

Актуальність даного дослідження полягає у необхідності підвищення ефективності документообігу ТТН, розробці програмного забезпечення з використанням технологій комп’ютерного зору та оптичного розпізнавання символів. Це дозволить автоматизувати обробку паперових документів, що зменшить навантаження на операторів та пришвидшить їх роботу. Об’єктом роботи є процеси розпізнавання та класифікації текстової інформації з паперових ТТН у системах електронного документообігу. Предметом роботи є методи та технології автоматизації обробки ТТН за допомогою комп’ютерного бачення та оптичного розпізнавання символів (OCR). Метою роботи є дослідження інформаційної системи для розпізнання та класифікації паперових ТТН, яка дозволить автоматизувати процес витягу основних реквізитів документа та інтегрувати данні у внутрішні інформаційні системи підприємств. В результаті виконання роботи було досліджено інформаційну систему для розпізнавання та класифікації паперових ТТН, яка автоматизує процес вилучення основних реквізитів документа, а також розроблено програмне забезпечення, що реалізує функціонал розпізнавання та класифікації документів. The relevance of this research lies in the need to increase the efficiency of document flow in TTN, the development of software using computer vision and optical character recognition technologies. This will allow automating the processing of paper documents, which will reduce the burden on operators and speed up their work. The object of the work is the processes of recognition and classification of text information from paper TTN in electronic document flow systems. The subject of the work is methods and technologies for automating TTN processing using computer vision and optical character recognition (OCR). The purpose of the work is to study an information system for recognizing and classifying paper TTN, which will allow automating the process of extracting the main details of the document and integrating data into the internal information systems of enterprises. As a result of the work, an information system for recognizing and classifying paper TTN was studied, which automates the process of extracting the main details of the document, and software was developed that implements the functionality of document recognition and classification.