dc.contributor.author | Майданюк, В. П. | uk |
dc.contributor.author | Козійчук, А. О. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-08-19T07:55:28Z | |
dc.date.available | 2025-08-19T07:55:28Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.citation | | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48682 | |
dc.description.abstract | документів із використанням AI-моделей. Описано історичний розвиток OCR-технологій, їхню інтеграцію в мобільні додатки, а також основні принципи роботи та алгоритми, що забезпечують ефективність розпізнавання. Особливу увагу приділено викликам та обмеженням, включаючи труднощі в обробці рукописного тексту, якість вхідних зображень і багатомовну підтримку. Також розглянуто етичні та правові аспекти використання OCR у сферах, що вимагають збереження конфіденційності, зокрема в медицині. Окреслено перспективи розвитку технології, такі як покращення точності, інтеграція з електронними системами документообігу та розвиток алгоритмів для розпізнавання рукописного тексту. | uk |
dc.description.abstract | using AI models. It discusses the historical development of OCR technologies, their integration into mobile applications, and the core principles and algorithms that enhance recognition accuracy. Special attention is given to challenges and limitations, including difficulties in processing handwritten text, input image quality, and multilingual support. Ethical and legal considerations, particularly in data-sensitive fields like healthcare, are also analyzed. The study outlines future technological advancements, such as improved accuracy, integration with electronic document management systems, and the evolution of algorithms for handwritten text recognition. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23660 | |
dc.subject | OCR | uk |
dc.subject | штучний інтелект | uk |
dc.subject | парсинг документів | uk |
dc.subject | розпізнавання тексту | uk |
dc.subject | мобільні додатки | uk |
dc.subject | медичні дані | uk |
dc.subject | глибоке навчання | uk |
dc.subject | OCR | uk |
dc.subject | artificial intelligence | uk |
dc.subject | document parsing | uk |
dc.subject | text recognition | uk |
dc.subject | mobile applications | uk |
dc.subject | medical data | uk |
dc.subject | deeplearning | uk |
dc.title | Оптичне розпізнавання тексту (OCR) та парсинг документів за допомогою AI-моделей | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.93 | |
dc.relation.references | What is OCR [ ] : https://aws.amazon.com/whatis/ocr/ | |
dc.relation.references | From OCR ot AI: The evolution of OCR technology [ ] : https://www.affinda.com/blog/from-ocr-to-ai-the-evolution-of-ocr-technology | |
dc.relation.references | Tesseract Open Source OCR Engine [ ] : https://github.com/tesseract-ocr/tesseract | |
dc.relation.references | How Optical Character Recognition (OCR) Technology Optimizes Operations in the Healthcare Industry [ ] : https://www.docsumo.com/blogs/ocr/healthcare/ | |
dc.relation.references | Natural Language Processing [ ] : https://shorturl.at/ahhKg | |