移动应用中基于收据的个人财务记录自动化的OCR和深度学习技术实施

移动应用通过OCR和深度学习革新个人财务管理

一款新开发的移动应用旨在通过使用光学字符识别（OCR）和深度学习技术来自动化费用记录和分类，从而改变个人财务管理。这种创新的方法解决了手动记录流程和传统财务应用中的长期问题。

该应用是使用900张本地交易收据的图像数据集开发的。文本提取利用卷积递归神经网络（CRNN），实现了97.05%的字符准确率和92.1%的词准确率，优于Tesseract OCR。

在费用分类方面，该应用采用经过EfficientNet微调的卷积神经网络（CNN）模型。与手动方法相比，用户在交易输入方面的平均时间减少了62%。

一项涉及36名受访者的可用性测试显示，系统可用性评分为70.069，反映了用户的积极反馈。

该研究的主要贡献在于为印尼的财务环境量身定制的自适应OCR和基于深度学习的分类的整合。