طبقه بندی و پس پردازش چک های بانکی ایرانی با استفاده از تجزیه کننده ی تصحیح خطا

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 577

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ELEMECHCONF03_0600

تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395

چکیده مقاله:

بانک ها و مؤسسات مالی موجود در کشور ما روزانه با چک ها با فرمت ها و قالب های متفاوتی سرو کار دارند؛ طبقه بندی این چک ها بصورت دستی بسیار وقت گیر و کاری بس دشوار است. برای صرفه جویی در هزینه ها و همچنین اتلاف وقت کمتر، روشی بصورت خودکار برای دسته بندی چک های مختلف ارائه می شود. برای انجام این کار از خط کد واقع بر روی چک های بانکی بهره گرفته شد؛ پس از تبدیل چک های فیزیکی به فایل های دیجیتال قابل پردازش توسط ماشین، کاراکترهای موردنیاز خط کد چک با استفاده از تکنیک OCR استخراج می شوند، حال به دلیل اینکه ممکن است بین خط کد واقعی چاپ شده بر روی چک و خط کد تبدیل همخوانی وجود نداشته باشد لازم است این گونه تناقضات را برای دسته بندی درست، به حداقل رساند. جهت رفع این مشکل از تجزیه کننده ی تصحیح خطا استفاده بهره گرفته شده است. کار ما بر روی 1500 چک مختلف از سه بانک ایرانی صورت گرفت که تبدیل کاراکتر دیجیتالی به متن، با دقتی بالاتر از 95% و صحتی تقریباً بالاتر از 70% انجام شد. سپس با روش های مختلف طبقه بندی داده ها دسته بندی شدند.

کلیدواژه ها:

طبقه بندی ، چک ، خط کد ، تکنیک OCR ، تجزیه کننده تصحیح خطا

نویسندگان

سمیه عابدفرد

دانشجوی کارشناسی ارشد هوش مصنوعی دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات بوشهر

علی رفیعی

استادیار، عضو هیئت علمی دانتشگاه آزاد اسلامی واحد کازرون

امیرعلی اسعدی

دانشجوی دکترای مهندسی صنایع دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • آقایی، تیمور، (1388)، دانش نوین بانکی برای پیشرفت علمی کارکنان ...
  • رعیتی شوازی، علیرضا، ابزری، مهدی، (1387)، جایگاه تکنولوژی های هوش ...
  • Deivalakshmi, S., Palanisamy, P. , Vishwanathan , Gayatri., A Novel ...
  • Duda, O. Hart, P . Stork, G., (2001), Patter Classification, ...
  • Fu, King-Sun., (1982), Syntactic Pattern Recognition and Applications, Purdue University ...
  • Gayathri, K., Marimuthu, A., Text Document Pre-Processing with the KNN ...
  • Grune, Dick., Jacobs, Ceriel., (1998) Parsing Techniqes A Practical Guide, ...
  • Gupta, Gaurav., Niranjan, Shobhit., Shrivastava, Ankit., Document Layout Analysis & ...
  • Han, Jiawei., Kamber, Micheline., Pei, Jian., Data Mining Concept and ...
  • Joshi, S., & Nigam, B., (2011), Categorizing the Document using ...
  • Lam, C., Suen, C. Y., Guillevic, D., Strathy AMDG, N. ...
  • Li, Sheng-Tun., Tsai, Fu-Ching., Noise Control in Document Classification Based ...
  • Lund, W. B., & Ringger, E.K., (2011), Error Correction with ...
  • Neves, R.F.P., Mello, C.A.B, Silva, M.S., & Bezerra, B.L.D., A ...
  • Pang, X., Feng, Y., & Jing, W., An Improved Document ...
  • Xue, C., Qiu, Q., Feng P., & Yao, Z., An ...
  • Zhang, C., & Yang, J., Check Image Binary with Morphological ...
  • نمایش کامل مراجع