Purchase Information Extraction Model From Scanned Invoice Document Image By Classification Of Invoice Table Header Texts

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ㆍ 저자명: 신현경,Shin. Hyunkyung
ㆍ 간행물명: 디지털정책연구
ㆍ 권/호정보: 2012년|10권 11호|pp.383-387 (5 pages)
ㆍ 발행정보: 한국디지털정책학회
ㆍ 파일정보: 정기간행물|ENG|
PDF텍스트
ㆍ 주제분야: 기타

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서지반출

영문초록

스캔된 인보이스에 특화된 서류 관리 자동화 시스템 구축에있어서 추출된 금전적 데이터의 정확도에대한 엄격한 요구는 인보이스 테이블을 위한 발생적 모델 설계에서 자체 인증 절차를 포함하는 것을 필요로 한다. 가격 = 단가 ${ imes}$ 구매수량과 같은 내부적 관계식을 활용한 단순한 인증 절차를 사용하는 것이 전형적 방법론이다. 본 논문에서 는 영상내 테이블 헤더 부분의 탐색과 탐색된 헤더의 컬럼 구분자를 활용하는 개선된 자동 인증 절차를 갖춘 인보이스내 정보 추출 모델을 제안한다.

기타언어초록

Development of automated document management system specified for scanned invoice images suffers from rigorous accuracy requirements for extraction of monetary data, which necessiate automatic validation on the extracted values for a generative invoice table model. Use of certain internal constraints such as "amount = unit price times quantity" is typical implementation. In this paper, we propose a noble invoice information extraction model with improved auto-validation method by utilizing table header detection and column classification.

키워드

기계 학습 문자인식 문자 선 세그멘테이션 문자 분류 서류 영상 처리 machine learning ocr text line segmentation text classification document image processing

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