Система пошуку та ідентифікації документів на фотографії для мобільних пристроїв на базі операційної системи iOS
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2020
Автор(и) :
Бондар Максим Олександрович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Бондар, М. О. (2020). Система пошуку та ідентифікації документів на фотографії для мобільних пристроїв на базі операційної системи iOS [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/876
[ДСТУ] Бондар М. О. Система пошуку та ідентифікації документів на фотографії для мобільних пристроїв на базі операційної системи iOS : кваліфікаційна робота магістра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2020. 95 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/876 (дата звернення: 25.07.2026).
В результаті виконання дипломного проекту було розроблено покращену технологію пошуку та ідентифікації документів на фотографії. Розроблено технологія дозволяє пришвидшити процес сканування документів за рахунок одночасного сканування декількох документів, покращує якість отриманих документів за рахунок аналізу чіткості граней об’єктів на зображені та блокуванню можливості сканування документів низької якості. Також розроблена технологія дозволяє аналізувати прямокутні області на наявність текстових областей, щоб з упевненістю відносити їх до документів.
Для перевірки ефективності розробленої технології на практиці було розроблено застосунок для мобільних пристроїв на базі операційної системи iOS. Даний застосунок дозволяє сканувати документи із зображень з галереї та камери смартфону. Для ефективної роботи із зображеннями використовується формат JPEG та PNG, які компанія Apple рекомендує для роботи в своїх застосунках.
В ході розробки програмного продукту було побудовано та натреновано згорткову нейронну мережу, яка дозволяє класифікувати отримані документи до певних класів для розширення можливостей сортування та групування відсканованих документів за класами. В процесі навчання було досягнуто похибки у 9.17 %, що дозволяє з високою точністю визначати класи документів.
Для перевірки ефективності розробленої технології на практиці було розроблено застосунок для мобільних пристроїв на базі операційної системи iOS. Даний застосунок дозволяє сканувати документи із зображень з галереї та камери смартфону. Для ефективної роботи із зображеннями використовується формат JPEG та PNG, які компанія Apple рекомендує для роботи в своїх застосунках.
В ході розробки програмного продукту було побудовано та натреновано згорткову нейронну мережу, яка дозволяє класифікувати отримані документи до певних класів для розширення можливостей сортування та групування відсканованих документів за класами. В процесі навчання було досягнуто похибки у 9.17 %, що дозволяє з високою точністю визначати класи документів.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
4.42 MB
Контрольна сума :
(MD5):b43aae6a5eb67bcaf0274e40645ae014
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International