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학술저널
저자정보
Yoon-Sang Han (Korea Maritime & Ocean University) Hong-Il Seo (Korea Maritime & Ocean University) Dong-Hoan Seo (Korea Maritime & Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제47권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
411 - 418 (8page)
DOI
10.5916/jamet.2023.47.6.411

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In recent years, the growing preference for contactless services has resulted in an increased demand for kiosk-based reception systems. Although several kiosks have been activated for product orders, the reception services that entail more intricate procedures and require extensive information, such as those in postal and logistics services, have not been adequately embraced. Furthermore, the conventional paper-based reception systems fail to suffice the modern requirements. Therefore, this study proposes an innovative system for automatically processing handwritten invoices. The proposed system accurately extracts invoice details from parcel images and automatically digitizes the sender and receiver information by employing a visual document understanding model. In particular, this study presents the essential construction of an optimal training dataset that is required during the fine-tuning process of neural network-based models. It is anticipated that this will dramatically enhance the performance and accuracy of systems that handle handwritten invoices, paving the way for innovative advancements in the forthcoming years.
#Handwritten #Optical character recognition #Visual document understanding #Neural Network #Transformer

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed Method
4. Experiment
5. Conclusion
References

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