Implementazione della tecnologia OCR e deep learning in un'app mobile per l'automazione della registrazione delle spese personali basata su scontrini
Immagine generata da Gemini AI
Una nuova app mobile per la gestione delle finanze personali sfrutta il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) e il deep learning per automatizzare la registrazione e la classificazione delle spese. Sviluppata utilizzando il metodo waterfall, l'app elabora 900 ricevute di transazioni locali, raggiungendo un'accuratezza dei caratteri del 97,05% e riducendo il tempo di inserimento del 62% rispetto ai metodi manuali. I test di usabilità hanno fornito un punteggio di 70,069, evidenziando la sua efficacia nel panorama della gestione finanziaria in Indonesia.
Un'app mobile rivoluziona la gestione delle finanze personali con OCR e Deep Learning
Un'applicazione mobile di recente sviluppo mira a trasformare la gestione delle finanze personali automatizzando la registrazione e la classificazione delle spese utilizzando tecnologie di Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) e Deep Learning. Questo approccio innovativo affronta problemi di lunga data nei processi di registrazione manuale e nelle applicazioni finanziarie convenzionali.
L'applicazione è stata sviluppata utilizzando un dataset di 900 immagini di ricevute di transazioni locali. L'estrazione del testo sfrutta una Rete Neurale Convoluzionale Ricorrente (CRNN), raggiungendo un'accuratezza dei caratteri del 97,05% e un'accuratezza delle parole del 92,1%, superando Tesseract OCR.
Per la classificazione delle spese, l'applicazione impiega un modello di Rete Neurale Convoluzionale (CNN) affinato tramite il fine-tuning di EfficientNet. Gli utenti hanno sperimentato una riduzione media del tempo del 62% nell'inserimento delle transazioni rispetto ai metodi manuali.
Un test di usabilità con 36 partecipanti ha prodotto un punteggio della System Usability Scale di 70,069, riflettendo un'accoglienza positiva tra gli utenti.
Il principale contributo dello studio risiede nell'integrazione di un OCR adattivo e una classificazione basata sul deep learning, progettata su misura per il panorama finanziario indonesiano.
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📰 Fonte originale: https://doi.org/10.35870/jtik.v10i2.5230
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