Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.484-485
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on the Account book using Optical Character Recognition

광학 문자 인식을 활용한 가계부에 관한 연구

  • Daegeon Jang (School of Computer Software, Daegu Catholic University) ;
  • Minseok Kwak (School of Computer Software, Daegu Catholic University) ;
  • Hyungjin Park (School of Computer Software, Daegu Catholic University) ;
  • Donghyun Kim (School of Computer Software, Daegu Catholic University) ;
  • Eungtae Lee (School of Computer Software, Daegu Catholic University) ;
  • Yuna Oh (resoft Co. Ltd.) ;
  • Dongju Kim (School of Computer Software, Daegu Catholic University)
  • 장대건 (대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
  • 곽민석 (대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
  • 박형진 (대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
  • 김동현 (대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
  • 이응태 (대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
  • 오유나 ((주)리소프트) ;
  • 김동주 (대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

광학 문자 인식으로 영수증을 인식하여 텍스트를 추출하는 방식으로 사용자에게 가계부 작성에서의 편리함을 제공하고자 한다. 이를 제작하는 데 필요한 광학 문자 인식 API 활용과 서버, 클라이언트와 같은 가계부 애플리케이션에 대한 개발 요소를 소개한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원에서 주관하여 진행하는 'SW중심대학사업'의 결과물입니다.(2019-0-01056)

References

  1. J.Sauvola. Adaptive document image binarization. Pattern Recognition Volume 33. Issue 2. Pages 225-236. February 2000 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320399000552?via%3Dihub  https://doi.org/10.1016/S0031-3203(99)00055-2