Khóa luận tốt nghiệp: Trích xuất thông tin từ hóa đơn bán hàng (Informationextraction extraction)

Luận văn này trình bày về quá trình nghiên cứu và phát triển một hệ thống trích xuất thông tin từ hóa đơn bán hàng sử dụng các kỹ thuật học sâu (Deep Learning). Mục tiêu chính là tự động hóa quá trình nhập liệu thông tin từ hóa đơn, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót so với phương pháp nhập liệu thủ công. Hệ thống sử dụng ảnh chụp hóa đơn làm đầu vào và trích xuất các thông tin quan trọng như tên cửa hàng, địa chỉ, số điện thoại, ngày bán và tổng tiền.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ảnh, học máy và các ứng dụng liên quan đến trích xuất thông tin từ tài liệu.

Luận văn tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh có khả năng trích xuất thông tin từ hóa đơn bán hàng một cách tự động. Quá trình nghiên cứu bao gồm các bước: thu thập và tiền xử lý dữ liệu hóa đơn, xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu, tích hợp mô hình vào ứng dụng web và đánh giá hiệu năng của hệ thống. Các mô hình học sâu được sử dụng bao gồm YOLOv4 để phát hiện vùng chứa thông tin trên hóa đơn và TransformerOCR để nhận dạng ký tự quang học (OCR) và trích xuất văn bản. Ứng dụng web được xây dựng bằng Reactjs và Flask, cho phép người dùng tải lên ảnh hóa đơn và nhận về các thông tin đã được trích xuất. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng trích xuất thông tin với độ chính xác tương đối cao trên nhiều loại hóa đơn khác nhau, tuy nhiên vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục.