Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorДацок, Є. О.uk
dc.contributor.authorЯковлева, О. В.uk
dc.contributor.authorDatsok, Ye. O.en
dc.contributor.authorYakovleva, O. V.en
dc.date.accessioned2026-06-29T09:47:09Z
dc.date.available2026-06-29T09:47:09Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationДацок Є. О., Яковлева О. В. Оптико-геометричні особливості упаковок лікарських засобів у задачах автоматизованого розпізнавання зображень // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2026. № 1. С. 130-138. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/867.uk
dc.identifier.issn2311-2662
dc.description.abstractThe paper presents an analysis of the optical and geometric characteristics of pharmaceutical packaging in AI recognition tasks. The study considers the specifics of medication packaging as a complex object for automated image analysis, including the influence of geometric properties, reflective surfaces, small text, multilingual labeling, and illumination conditions on recognition quality. The limitations of classical OCR approaches for this type of packaging are analyzed, particularly those related to text deformation on curved surfaces, glare artifacts, low contrast, and complex image structures. Practical recommendations for photographing the packaging to improve recognition stability are also considered. The findings demonstrate that optical image characteristics significantly influence the effectiveness of AI-based analysis and should be taken into account during the design of multimodal recognition systems.en
dc.description.abstractУ роботі проведено аналіз оптичних та геометричних особливостей упаковок лікарських засобів у задачах AI-розпізнавання. Розглянуто специфіку такої упаковки як складного об’єкта для автоматизованого аналізу зображень, зокрема вплив геометричних характеристик, відбивних поверхонь, дрібного тексту, багатомовного маркування та особливостей освітлення на якість розпізнавання. Проаналізовано обмеження класичних OCR-підходів у задачах розпізнавання медичної продукції, пов’язані з деформацією тексту на криволінійних поверхнях, відблисками, низьким контрастом та складною структурою зображень. Розглянуто практичні рекомендації щодо фотографування упаковок лікарських засобів для підвищення стабільності автоматизованого розпізнавання. Отримані результати показують, що оптичні характеристики зображень суттєво впливають на ефективність AI-аналізу та повинні враховуватися під час проєктування систем мультимодального розпізнавання.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 1 : 130-138.uk
dc.relation.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52074
dc.subjectавтоматизоване розпізнавання зображеньuk
dc.subjectмультимодальні моделіuk
dc.subjectOCRen
dc.subjectупаковки лікарських засобівuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectоптичні характеристикиuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectмультимодальний аналізuk
dc.subjectautomated image recognitionen
dc.subjectmultimodal modelsen
dc.subjectpharmaceutical packagingen
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectoptical characteristicsen
dc.subjectimage processingen
dc.subjectmultimodal analysisen
dc.titleОптико-геометричні особливості упаковок лікарських засобів у задачах автоматизованого розпізнавання зображеньuk
dc.title.alternativeOptical-geometric features of medicinal packaging in automated image recognition problemsen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.932:615.1/.4-014.24
dc.relation.referenceshttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/867uk
dc.relation.referencesBillka AI : Website. URL: https://billka.sytoss.com/en/ (дата звернення: 11.05.2026).en
dc.relation.referencesLiu Z., Lin Y., Cao Y. et al. Visual Instruction Tuning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2023. Vol. 36. Available: https://arxiv.org/abs/2304.08485 (дата звернення: 11.05.2026).en
dc.relation.referencesLiu Y., Stathopoulos S., Petukhova V. et al. DLI-IT: A Deep Learning Approach to Drug Label Identification through Image and Text Embedding. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2020. Vol. 20, no. 1. P. 84. doi: https://doi.org/10.1186/s12911-020-1078-3.en
dc.relation.referencesSmith R. An Overview of the Tesseract OCR Engine. Proceedings of the Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2007). 2007. Vol. 2. Pp. 629–633. doi: https://doi.org/10.1109/ICDAR.2007.4376991.en
dc.relation.referencesJaidedAI. EasyOCR : GitHub repository. 2024. URL: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR(дата звернення: 14.05.2026).en
dc.relation.referencesPaddlePaddle Authors. PaddleOCR: Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle : GitHub repository. 2024. URL: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR(дата звернення: 16.05.2026).en
dc.relation.referencesLong S., Ruan J., Zhang W. et al. TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes. Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018. Pp. 20–36. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.01544.en
dc.relation.referencesABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network / Y. Liu et al. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2020. Pp. 9809–9818. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00983.en
dc.relation.referencesZhan F., Lu S. ESIR: End-to-End Scene Text Recognition via Iterative Image Rectification. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2019. Pp. 2059–2068. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00216.en
dc.relation.referencesLiu Y., Stathopoulos S., Petukhova V. et al. DLI-IT: A Deep Learning Approach to Drug Label Identification through Image and Text Embedding. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2020. Vol. 20, no. 1. P. 84. doi: https://doi.org/10.1186/s12911-020-1078-3.en
dc.relation.referencesPettersson N., Falkman G., Karlsson M. Multimodal Fine-Grained Grocery Product Recognition Using Image and OCR Text. Machine Vision and Applications. 2024. Vol. 35, no. 5. doi: https://doi.org/10.1007/s00138-024-01549-9.en
dc.relation.referencesHuang X., Li Z., Wang Y. et al. OCR-Reasoning Benchmark for Multimodal Large Language Models. OpenReview. 2025. URL: https://openreview.net/forum?id=aH7eyx64pC (дата звернення: 12.05.2026).en
dc.relation.referencesKoponen J., Haataja K., Toivanen P. Recent Advancements in Machine Vision Methods for Product Code Recognition: A Systematic Review. F1000Research. 2022. Vol. 11. doi: https://doi.org/10.12688/f1000research.124796.1.en
dc.relation.referencesKoponen J., Haataja K., Toivanen P. Text Recognition of Cardboard Pharmaceutical Packages by Utilizing Machine Vision. IS&T International Symposium on Electronic Imaging. 2021. doi: https://doi.org/10.2352/ISSN.2470-1173.2021.10.IPAS-235.en
dc.relation.referencesGromova A., Elangovan N. Automatic Extraction of Medication Information from Cylindrically Distorted Pill Bottle Labels. Machine Learning and Knowledge Extraction. 2022. Vol. 4, no. 4. Pp. 1045–1065. doi: https://doi.org/10.3390/make4040043.en
dc.relation.referencesHou Q., Xie R., Yang M. et al. Text-Aware Single Image Specular Highlight Removal. arXiv preprint. 2021. arXiv:2108.06881. URL: https://arxiv.org/abs/2108.06881 (дата звернення: 16.05.2026).en
dc.relation.referencesEvaluating OCR Performance on Food Packaging Labels in South Africa. arXiv preprint. 2025. arXiv:2510.03570. URL: https://arxiv.org/abs/2510.03570 (дата звернення: 16.05.2026).en
dc.relation.referencesSokol, Y., Avrunin, O., Kolisnyk, K., & Zamiatin, P. (2020). Using medical imaging in disaster medicine. Paper presented at the 2020 IEEE 4th International Conference on Intelligent Energy and Power Systems, IEPS 2020 - Proceedings, 287-290. doi:10.1109/IEPS51250.2020.9263175.en
dc.relation.referencesSelivanova, K. G., Avrunin, O. G., Tymkovych, M. Y., & Manhora, T. V. (2021). 3D Visualization of Human Body Internal Structures Surface During StereoEndoscopic Operations Using Computer Vision Techniques. Przegląd Elektrotechniczny, (9), 30–33. DOI: 10.15199/48.2021.09.06.en
dc.relation.referencesМісоченко С. Ю. Дослідження використання вірогідніснихметодів у сфері обробки біомедичних зображень / С. Ю.Місоченко, К. Г. Селіванова, О. Г. Аврунін // Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: тези доповідей ХXХ міжнародної науково-практичної конференції MicroCAD2022, 19-21 жовтня 2022 р. – Харків : НТУ «ХПІ», 2022. – C. 902.uk
dc.relation.referencesTymkovych, O. Gryshkov, O. Avrunin, K. Selivanova, Y. Nosova, V. Mutsenko, et al., "Application ofSOFA framework for physics-based simulation of deformable human anatomy of nasal cavity", IFMBE Proceedings, vol. 80, pp. 112-120, 2021.en
dc.relation.referencesPavlov S.V., Avrunin O.G., Zlepko S.M., Bodiansky E.V. et al. Intellectual technologies in medicaldiagnostics, treatment and rehabilitation // Monograph [edited by S. Pavlov, O. Avrunin]. Vinnytsia: PP TD “Edelweiss and K, 2019. 260 p.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-130-138
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0008-5101-5217
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6129-6146


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію