การศึกษาประสิทธิภาพของ Tesseract OCR สำหรับการประมวลผลภาพ ในการตรวจสอบธุรกรรมทางการเงิน

บทคัดย่อ

งานวิจัย นี้ มุ่ง พัฒ นาประสิท ธิภาพของ Tesseract OCR สำหรับการตรวจสอบธุรกรรม ทางการเงินโดยศึกษาและเปรียบเทียบรหัสชุดประมวลผลภาพ 5 รูปแบบ ได้แก่ Image Preprocessor Alpha (IPPA), IPP2, IPP6, IPP7 และ IPP12 (Disintegration, n.d.) การวิ จั ย ดำเนินการผ่านสองขั้นตอนหลัก คือ การทดสอบความแม่นยำบนใบเสร็จการโอนเงินจำนวน 116 รายการ และการประเมินประสิทธิภาพการประมวลผลกับชุดข้อมูล 250, 500, 1,000 และ 1,500 รายการ ผลการศึกษาพบว่ารหัสชุดประมวลผลภาพ IPP12 ซึ่งประกอบด้วยเทคนิค Grayscale, Resize, Contrast และ Sauvola Threshold มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยเฉพาะเทคนิค Sauvola Threshold ที่สามารถรวมเทคนิคการประมวลผลอื่นๆ ให้อยู่ในวิธีเดียว การวัดประสิทธิภาพด้วย Confusion Matrix แสดงผลลัพธ์ที่ อยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้ โดยประกอบด้วย Accuracy 81.03% Precision 82.14% Recall 90.79% และค่าดัชนี F1-Score 86.26% การทดสอบประสิทธิภาพด้วย ภาษา GO พบว่าระบบใช้เวลาประมวลผลเฉลี่ย 5.313 วินาที ใช้หน่วยความจำ 0.277 GB และ จัดสรรพื้นที่ 5.47M งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นความสำคัญของการเลือกเทคนิคประมวลผลภาพที่เหมาะสม ในการเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบเอกสารทางการเงิน