Санкт-Петербургский государственный университет Математико-механический факультет

Практическая часть

Архитектура приложения

• 
  Image Provider
  

• 
  Prior Modifier
  

• 
  Segmentator
  

• 
  Data Grabber
  

• 
  Character Recognizer и Numeric Recognizer
  

• 
  Vocabulary Provider
  

Прототип

Заключение

• 
  Реализован распознаватель на основе рандомизированного алгоритма типа стохастической оптимизации, обладающий рядом преимуществ над существующими алгоритмами распознавания, такими как возможность динамической адаптации к систематическому изменению входных изображений, вызванному, например, изменением шрифта, и устойчивость к почти произвольным помехам;
  
• 
  Реализована схема извлечения данных из кассовых чеков, не использующего шаблонного представления чеков, что позволяет обрабатывать чеки различных форматов, а не заранее заданных;
  
• 
  Построена архитектура системы, допускающая одновременное использование (и возможность добавления) различных обработчиков информации с чека – таких как определитель итоговой стоимости или названия магазина;
  
• 
  Реализован прототип системы распознавания чеков на мобильной платформе iOS, извлекающий итоговую стоимость покупки;
  
• 
  Проведен эксперимент по оценке качества и ресурсоемкости распознавателя, показавший применимость метода в задаче распознавания на мобильном устройстве.
  

• 
  Классификация расходов по группам товаров;
  
• 
  Отслеживание изменения цен;
  
• 
  Определение эффективного с точки зрения экономии магазина
  
• 
  Анализ популярности товаров
  
• 
  Выявление регулярного адаптивного списка покупок
  

Список литературы