С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Разработка модуля распознавания типов и реквизитов документов, предоставляемых заявителями в рамках предоставления государственных и муниципальных услуг: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Creators: Косенков Михаил Алексеевич
Scientific adviser: Никитин Кирилл Вячеславович
Other creators: Нестеров Сергей Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: классификация изображений; обработка изображений; распознавание реквизитов документов; выделение границ; распознавание текста; сверточные нейронные сети; обучение с переносом; image classification; image processing; document text recognition; bounds detection; character recognition; convolutional neural networks; transfer-learning
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1144
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка модуля распознавания типов и реквизитов документов, предоставляемых заявителями в рамках предоставления государственных и муниципальных услуг». Данная работа посвящена решению задачи классификации изображений отсканированных документов и распознавания реквизитов некоторых типов документов. Данную систему в будущем предполагается использовать как модуль более крупной системы для модернизации пользовательского интерфейса городских и региональных порталов государственных услуг. Система призвана обеспечить пользователя информацией о некорректном типе приложенного документа, а также помочь заполнить поля анкеты, связанные с определенными приложенными копиями документов. В рамках работы были исследованы существующие решения, а также проанализированы технологии разработки подобных систем. На основе анализа была разработана собственная система, состоящая из модулей классификации, выделения границ и распознавания реквизитов документа на изображении. Для каждой из задач был продемонстрирован процесс разработки, обосновано использование тех или иных алгоритмов и приемов. Было проведено тестирование разработанной системы, получена оценка точности ее работы. Исходя из результатов тестирования были выявлены недостатки и способы модификации тех или иных компонентов системы.

The subject of the graduate qualification work is “Development of a module for type and details recognition of user documents for system of state and municipal services”. The work is devoted to solving the problem of scanned documents images classification and details recognition for certain types of documents. In the future, this system is supposed to be used as a module of a larger system for modernizing the user interface of city and regional public services systems. The system is designed to provide the information for user about the incorrect type of the attached document, as well as to help with filling out the associated fields in the questionnaire. As part of the work, existing solutions were investigated, and the technology for developing similar systems was also analyzed. Based on this analysis, we developed our own system, which consists of modules for classifying, borders detection, and recognizing the details of a document in an image. For each of the tasks, the process of development was demonstrated, the use of certain algorithms and techniques was justified. The developed system was tested, and the accuracy of the system was estimated. Based on the test results, shortcomings, and methods for modifying certain components of the system were identified.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics