Đồ Án Tốt Nghiệp: Mô Hình Trích Xuất Thông Tin Hóa Đơn Dựa Trên Học Sâu

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

2023

80
1
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ QUANG HỌC

1.1. Giới thiệu bài toán nhận dạng ký tự quang học

1.2. Lịch sử OCR

1.3. Một số ứng dụng của OCR

1.4. Chương trình OCR

2. CHƯƠNG 2: MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO VÀ CÁC CÔNG NGHỆ TRONG GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN OCR

2.1. Mạng nơ ron nhân tạo

2.1.1. Kiến trúc mạng neuron

2.1.2. Mạng neuron tích chập - CNN

2.1.3. Mạng neuron hồi quy – RNN

2.1.4. Một số cấu trúc mạng CNN hiện nay

2.1.5. Một số cơ chế quan trọng

2.2. Các công nghệ giải quyết bài toán OCR

2.2.1. Các bài toán con của OCR

2.2.1.1. Bài toán phát hiện chữ - Text detection
2.2.1.2. Bài toán nhận diện chữ - Text recognition

2.2.2. Các mô hình phát hiện chữ - Text detection

2.2.2.1. Các phương pháp cổ điển
2.2.2.2. Text detection dựa trên Object Detection
2.2.2.3. Text detection dựa trên các thành phần của chữ (Sub-Text Components)

2.2.3. Các mô hình nhận diện chữ - Text recognition

2.2.3.1. Các phương pháp cổ điển
2.2.3.2. Mô hình tổng quan của text recognition áp dụng trong học sâu
2.2.3.3. Text recognition dựa trên CTC
2.2.3.4. Text recognition dựa trên Attention

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHO BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN TRONG VĂN BẢN TỪ ẢNH

3.1. Bài toán trích xuất thông tin trong văn bản từ ảnh

3.2. Một số lý thuyết đồ thị cơ bản

3.3. Một số bài toán khi sử dụng Graph Convolutional Network

3.4. Graph Convolutional Network trong bài toán trích xuất thông tin trong hóa đơn

4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu có tiêu đề Mô Hình Trích Xuất Thông Tin Hóa Đơn Dựa Trên Học Sâu cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách áp dụng các kỹ thuật học sâu để trích xuất thông tin từ hóa đơn. Bài viết nêu bật các phương pháp và mô hình hiện đại, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu hóa đơn. Độc giả sẽ nhận thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng công nghệ này, bao gồm tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa quy trình làm việc.

Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo tài liệu Ứng dụng trích xuất thông tin trong mẫu đơn nhập học, nơi cung cấp cái nhìn về cách trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng trong việc trích xuất thông tin từ các mẫu đơn. Những tài liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các ứng dụng thực tiễn và tiềm năng của công nghệ trong việc tối ưu hóa quy trình xử lý thông tin.