Đồ án nghiên cứu và xây dựng hệ thống nhận dạng văn bản tiếng Việt bằng công nghệ OCR, giúp quản lý và lưu trữ tài liệu hiệu quả. Hệ thống có khả năng nhận dạng văn bản, bảng, và căn cước công dân từ hình ảnh. Công nghệ sử dụng bao gồm Mạng nơ-ron tích chập (CNN), mô hình Transformer và YOLO. Các bước triển khai bao gồm tiền xử lý dữ liệu hình ảnh, nhận dạng bảng, nhận diện cấu trúc bảng, nhận dạng các trường dữ liệu trên căn cước công dân và văn bản.

Từ khóa:

Nhận dạng hình ảnh, trích xuất dữ liệu

Abstract:

This thesis focuses on the development of a Vietnamese text recognition system using OCR technology to manage and store documents efficiently. The system can recognize text, tables, and citizen ID cards from images. The technologies used include Convolutional Neural Networks (CNN), Transformer models, and YOLO. The implementation steps include image preprocessing, table detection, table structure recognition, and data extraction from citizen ID cards and text documents.

Key word:

OCR, Data extraction