กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33268
ชื่อเรื่อง: Технологіı̈ оптичного розпізнавання реквізитів банківських карт
ชื่อเรื่องอื่นๆ: Technologies for recognizing bank card details
ผู้แต่ง: Бурмістр, Володимир Олександрович
Burmistr, Volodymyr
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Bibliographic description (Ukraine): Бурмістр В. О. Технологіı̈ оптичного розпізнавання реквізитів банківських карт : дипломна робота магістра за спеціальністю „123 — комп’ютерна інженерія“ / В. О. Бурмістр. — Тернопіль : ТНТУ, 2020. — 66 с.
วันที่เผยแพร่: ธัน-2020
Submitted date: 15-ธัน-2020
Date of entry: 21-ธัน-2020
สำนักพิมพ์: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Supervisor: Осухівська, Галина Михаилівна
Committee members: Крамар, Олександр Іванович
UDC: 004.932.4
คำสำคัญ: 123
комп’ютерна інженерія
реквізити,
банківська карта
опрацювання зображення
оптичне розпізнавання
details
bank card
image processing
optical recognition
Number of pages: 66
บทคัดย่อ: Кваліфікаціину роботу магістра присвячено дослідженню технологіи оптичного розпізнавання реквізитів банківських карт з метою покращення якості оптичного розпізнавання ı̈х реквізитів. Створено алгоритм попереднього опрацювання вхідного зображення та програмнии модуль попереднього опрацювання зображення банківськоı̈ карти. Для покращення якості зображення запропоновано використання лініиних та нелініиних фільтрів, перетворення зображення у сірі відтінки, бінаризацію зображення з локальним максимумом та мінімумом. Модуль попереднього опрацювання зображення, в якому реалізовании алгоритм покращення зображення, написано на мові c#, що дозволяє в маибутньому вбудовувати цеи модуль у велику кількість систем з оптичним розпізнаванням символів реквізитів банківськоı̈ карти, включаючи і мобільні додатки. У роботі наведені конкретні результати розпізнавання реквізитів банківських карт із застосуванням алгоритму попереднього опрацювання зображення, і порівняно ці результати з розпізнаванням без попереднього опрацювання.
The master's qualification work is devoted to the study of technologies of optical recognition of bank card details in order to improve the quality of optical recognition of their details. An algorithm for pre-processing the input image and a software module for pre- processing the bank card image have been created. To improve the image quality, it is proposed to use linear and nonlinear filters, convert the image to grayscale, binarize the image with a local maximum and minimum. The image pre-processing module, which implements the image enhancement algorithm, is written in c#, which allows in the future to embed this module in a large number of systems for optical character recognition of bank card details, including mobile applications. The paper presents specific results of recognition of bank card details using the image pre-processing algorithm, and compares these results with recognition without pre- processing.
Content: 1. Аналіз сучасних технологій оптичного розпізнавання та можливості їх використання для розпізнавання реквізитів банківської карти. 2.Дослідження можливості покращення результату розпізнавання реквізитів банківської карти. 3.Створення власного алгоритму попереднього опрацювання зображення з метою покращення точності розпізнавання реквізитів банківської карти. Розробка програмного модуля який буде працювати за розробленим алгоритмом попереднього опрацювання зображення.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33268
Copyright owner: © Бурмістр Володимир Олександрович, 2020
References (Ukraine): 1. В.О. Бурмістр, Г.М. Осухівська. Технології розпізнавання реквізитів банківських карт / Матеріали ІX Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів. Актуальні задачі сучасних технологій – Тернопіль, 25-26 листопада 2020. – Т.ІІ. – С.8 2. В.О. Бурмістр, Г.М. Осухівська. Покращення якості зображення реквізитів банківських карт для їх оптичного розпізнавання / Матеріали VIII науково-технічної конференції ТНТУ ім. І. Пулюя, 9-10 грудня 2020 року – С.96. 3. Cai S., Wen J., Xu H., Chen S., Ming Z. (2017) Bank Card and ID Card Number Recognition in Android Financial APP. In: Qiu M. (eds) Smart Computing and Communication. SmartCom 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 10135. Springer, Cham. - Режим доступу: https://doi.org/10.1007/978-3-319-52015-5_21. 4. Tesla с автопилотом попадает в аварии в 6,5 раз реже обычного автомобиля [Електронний ресурс]. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://hightech.plus/2019/07/18/tesla-s-avtopilotom-popadaet-v-avarii-v-65-raz- rezhe-obichnogo-avtomobilya. 5. ABBYY FineReader Engine [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.abbyy.com/ru/ocr-sdk. 6. ABBYY распознавания FineReader [Електронний Engine ресурс] - – Полный Режим набор доступу технологий до ресурсу: https://www.abbyy.com/ru/ocr-sdk/key-features/ocr/. 7. GitHub Tesseract Documentation Tesseract Open Source Engine [Електронний ресурс] - Режим доступу: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 8. Asprise Documentation [Електронний ресурс] - Режим доступу: https://asprise.com/royalty-free-library/c%23-sharp.net-ocr-api-overview.html 9. ресурс] Ray Smith. An Overview of the Tesseract OCR Engine [Електронний /Google Inc.. – 2007. – Режим доступу до ресурсу: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ru//pubs/archive/334 18.pdf.64 10. Improving the Efficiency of Tesseract OCR through Super Resolution [Електронний ресурс]. – 2017. – Режим доступу до ресурсу: https://edu.authorcafe.com/academies/7609/improving-the-efficiency-of-tesseract- ocr-throughsuperresolution. 11. Mittal Aditi Mittal. Understanding RNN and LSTM [Електронний ресурс] / Aditi. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://towardsdatascience.com/understanding-rnn-and-lstm-f7cdf6dfc14e. 12. Разнообразие нейронных сетей. Часть вторая. Продвинутые конфигурации [Електронний ресурс]. – 2016. – Режим доступу до ресурсу: https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-2/. 13. Селиванова И. А. Интерполяционные сплайны / Методические материалы – Екатеринбург, УГТУ-УПИ, 2009. – 16 с. 14. Костенко Л. С. Методы и алгоритмы сглаживания фона изображений в системах распознавания образов [Електронний ресурс] / Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии No 64. – 2014. – Режим доступу до ресурсу: http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi- bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&I MAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/vikt_2014_64_21.pdf. 15. Методы фильтрации цифровых изображений [Електронний ресурс]. – 2015. – Режим доступу до ресурсу: https://studfile.net/preview/3497261/. 16. Функция Свертка (Convolution) [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/10.3/manage-data/raster- and-images/convolution-function.htm. 17. доступу Pre-Processing in OCR [Електронний ресурс]. – 2019. – Режим до ресурсу: https://towardsdatascience.com/pre-processing-in-ocr- fc231c6035a7. 18. Boiangiu C. Improving the Accuracy of Tesseract 4.0 OCR Engine Using Convolution-Based Preprocessing [Електронний ресурс] / C. Boiangiu, E. Cușnir, D. Sporici. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://www.mdpi.com/2073- 8994/12/5/715/htm.65 19. ресурс] Helland T. Seven grayscale conversion algorithms [Електронний / Tanner Helland. – 2011. – Режим доступу до ресурсу: http://www.tannerhelland.com/3643/grayscale-image-algorithm-vb6/. 20. Improve OCR Accuracy With Advanced Image Preprocessing [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://docparser.com/blog/improve-ocr-accuracy/. 21. Bank Card Number Intelligent Identification Based on Digital Image Processing Technology [Електронний ресурс] // Journal of Image and Signal Processing. – 2016. – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/publication/305691055_Bank_Card_Number_Intellige nt_Identification_Based_on_Digital_Image_Processing_Technology. 22. Median Filters [Електронний ресурс] // 1995 – Режим доступу до ресурсу: https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/median-filters. 23. Naresh Kumar Garg. Binarization Techniques used for Grey Scale Images [Електронний ресурс] / Naresh Kumar Garg // 2013 – Режим доступу до ресурсу: https://pdfs.semanticscholar.org/c58f/8ab48711f0d5596be78c7f403027030ecc5b.pdf ?_ga=2.221549976.1290872424.1608215307-326916643.1608215307 24. Resize Image In C# [Електронний ресурс]. – 2016. – Режим доступу до ресурсу: https://www.c-sharpcorner.com/article/resize-image-in-c-sharp/. 25. Методичні вказівки до виконання підрозділу "Охорона праці" в кваліфікаційних роботах магістрів спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» /Укл.: Осухівська Г.М. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. – 22 с. 26. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни: «Цифрове опрацювання сигналів» для студентів денної форми навчання за спеціальністю 123 «Комп’ютерна інженерія» / Осухівська Г.М., Луцик Н.С. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. – 72 с. 27. Вимоги охорони праці при виконанні робіт на персональному комп’ютері [Електронний ресурс]. – 2016. – Режим доступу до ресурсу: https://selidovo-rada.gov.ua/novini/vimogi-okhoroni-pratsi-pri-vikonanni-robit-na- personalnomu-komp-yuteri.66 28. Методичний посібник для виконання практичних робіт з дисципліни «Методологія та організація наукових досліджень» для студентів спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» / Уклад. Осухівська Г.М. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2018. – 36 с. 29. НПАОП 0.00-7.15-18 «Вимоги щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями». Київ. 2018. URL: http://sop.zp.ua/norm_npaop_0_00-7_15-18_01_ua.php 30. Смирнов В.А., Дикань С.А. Безпека життєдіяльності: навч. посібник. К. : Кафедра. 2012. 304 с.
Content type: Master Thesis
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล:123 — комп’ютерна інженерія

แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม รายละเอียด ขนาดรูปแบบ 
АвторськаДовідкаБурмістр.pdf758,24 kBAdobe PDFดู/เปิด
Бурмістр В.О.pdf7,43 MBAdobe PDFดู/เปิด


รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น

เครื่องมือสำหรับผู้ดูแลระบบ