ОПТИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ДОКУМЕНТОВ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ, ПОЛУЧЕННЫМ С ПОМОЩЬЮ ФОТОКАМЕРЫ В МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Э. В. МИХАЙЛОВ

Аннотация

Рассмотрены основные методы оптической идентификации финансовых документов с учетом особенностей изображений, полученных с помощью встроенных фотокамер мобильных устройств. Анализируются основные алгоритмы предварительной обработки таких изображений, а также проблемы внедрения современных методов оптической идентификации документов в финансовые институты и организации.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
МИХАЙЛОВ, Э. В. (2014). ОПТИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ДОКУМЕНТОВ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ, ПОЛУЧЕННЫМ С ПОМОЩЬЮ ФОТОКАМЕРЫ В МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки, (12), 30-35. извлечено от https://journals.psu.by/fundamental/article/view/8250

Библиографические ссылки

Вся правда об OCR [Электронный ресурс]. – 2014.

Шумы на фотографии [Электронный ресурс]. – 2014.

Улучшение качества фото с мобильного телефона [Электронный ресурс]. – 2014.

Структурные методы распознавания сложноорганизованных исторических табличных форм [Электронный ресурс].

Быстрая идентификация документа DIRECTUM RapID [Электронный ресурс]. – 2014.

Технологии штрихового кодирования [Электронный ресурс]. – 2014.

Ender Tekin, James Coughlan. Proceeding CRV‘09 Proceedings of the 2009 Canadian Conference on Computer and Robot Vision, IEEE Computer Society Washington, DC, USA, 2009.

ABBYY Mobile Imaging SDK [Электронный ресурс]. – 2014.

Николаев, Д.П. Метод автоматической оценки качества цветовой сегментации в задаче упаковки изображений печатных документов / Д.П. Николаев, Д.В. Полевой, Т.С. Чернов // Труды ИСА РАН. – 2013. – Т. 63.

Методы распознавания текстов [Электронный ресурс]. – 2014.

Bian, Z. Retinex Image Enhancement Techniques / Z. Bian, Y. Zhang // Final Project Report for EE264.

Построение системы оптического распознавания структурной информации на примере Imago OCR [Электронный ресурс]. – 2014.

Масалович, А. Использование патча Безье для аппроксимации искажения изображений текстовых документов / А. Масалович, Л. Местецкий // Proc. Graphicon-2007. – 2007. – P. 171–174.

Zeynalov, R. Восстановление формы страницы текста для коррекции геометрических искажений / R. Zeynalov, A. Velizhev, A. Konushin // Department of Computational Mathematics and Cybernetics. Moscow: Moscow State University, Russia.

Wolf, C. Extraction and recognition of artificial text in multimedia documents / C. Wolf, J.M. Jolion // Patt. Anal. Appl. – 2004. – Vol. 6, No. 4, Feb. – P. 309–326.

Meng-Ling Feng and Yap-Peng Tan. Contrast adaptive binarization of low quality document images // IEICE Electronics Express. – Vol. 1, No.16. – Р. 501–506.

Адаптивная бинаризация [Электронный ресурс]. – 2014.

Lowe, David G. Object recognition from local scale-invariant features / David G. Lowe // Proceedings of the International Conference on Computer Vision 2: 1150–1157, 1999.