Automatic Extraction of Attributes from Printed Indian Cheque Images by Template Matching Technique

Reserve Bank of India (RBI) has introduced Cheque Truncation System (CTS) for Indian banks in order to reduce the time required for physical movement of cheques between the clearance departments. However, other processes including database entry and verification are carried out manually. The proposal here is to eliminate the manual intervention by extracting the attributes from the input cheque image and updating the database automatically which significantly would reduce the time lapse on filling up the data into the database. Automatic database updating also contributes to provide secure data retrieval through querying system for verification of attributes by concerned banks. In this paper, a novel approach to extract printed attributes from Indian Bank cheque images based on their template structures is proposed. Template structures are determined by extracting the MICR code from the input cheque image. Important attributes region is segmented, and the printed data is recognized. Extensive experiments demonstrate the efficacy of the proposed method

Feedback Based Architecture for Reading Check Courtesy Amounts

In recent years, a number of large-scale applications continue to rely heavily on the use of paper as the dominant medium, either on intra-organization basis or on inter-organization basis, including paper intensive applications in the check processing application. In many countries, the value of each check is read by human eyes before the check is physically transported, in stages, from the point it was presented to the location of the branch of the bank which issued the blank check to the concerned account holder. Such process of manual reading of each check involves significant time and cost. In this research, a new approach is introduced to read the numerical amount field on the check; also known as the courtesy amount field. In the case of check processing, the segmentation of unconstrained strings into individual digits is a challenging task because one needs to accommodate special cases involving: connected or overlapping digits, broken digits, and digits physically connected to a piece of stroke that belongs to a neighboring digit. The system described in this paper involves three stages: segmentation, normalization, and the recognition of each character using a neural network classifier, with results better than many other methods in the literaratu

Handwritten Bank Check Recognition of Courtesy Amounts

In spite of rapid evolution of electronic techniques, a number of large-scale applications continue to rely on the use of paper as the dominant medium. This is especially true for processing of bank checks. This paper examines the issue of reading the numerical amount field. In the case of checks, the segmentation of unconstrained strings into individual digits is a challenging task because of connected and overlapping digits, broken digits, and digits that are physically connected to pieces of strokes from neighboring digits. The proposed architecture involves four stages: segmentation of the string into individual digits, normalization, recognition of each character using a neural network classifier, and syntactic verification. Overall, this paper highlights the importance of employing a hybrid architecture that incorporates multiple approaches to provide high recognition rates

Reconocimiento de Números Manuscritos

En la actualidad, el reconocimiento de texto manuscrito sigue siendo una fuente de intensa investigación. Este paper presenta una herramienta de software perteneciente al área de Reconocimiento Inteligente de Caracteres (ICR – Intelligent Character Recognition) para el reconocimiento de números enteros manuscritos. En ella se integra un clasificador basado en redes neuronales feedforward y un conjunto de técnicas pertenecientes al área de procesamiento de imágenes digitales que realiza las adaptaciones adecuadas sobre la imagen de entrada. De esta forma, se ingresa un número entero manuscrito formado por varios dígitos y se obtiene como resultado el reconocimiento de cada uno de los elementos que lo componen. Los resultados de la aplicación de esta herramienta sobre una base de números del repositorio UCI han sido satisfactorios. Es importante destacar que, si bien los resultados expuestos en este artículo se refieren exclusivamente al reconocimiento de números manuscritos, esta herramienta puede ser aplicada al conjunto de caracteres completo. Finalmente se incluyen algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.At present, handwritten text recognition still represents a wide source of research. This paper presents a software tool which belongs to the area of ICR (Intelligent Character Recognition) for the recognition of handwritten integers. A classifier based on feedforward neural networks and a set of techniques belonging to digital image processing area are incorporated to this tool, which make the suitable adaptations over the input image. In this way, a handwritten integer made up by several digits is entered and, as a result, the recognition of each of its elements is obtained. The results of applying this tool over a UCI repository number base have been successful. It is important to notice that, even though the results presented in this paper exclusively refer to handwritten number recognition, this tool can be applied to the complete set of characters. Finally, some conclusions are presented together with some future lines of work.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento de Números Manuscritos

En la actualidad, el reconocimiento de texto manuscrito sigue siendo una fuente de intensa investigación. Este paper presenta una herramienta de software perteneciente al área de Reconocimiento Inteligente de Caracteres (ICR – Intelligent Character Recognition) para el reconocimiento de números enteros manuscritos. En ella se integra un clasificador basado en redes neuronales feedforward y un conjunto de técnicas pertenecientes al área de procesamiento de imágenes digitales que realiza las adaptaciones adecuadas sobre la imagen de entrada. De esta forma, se ingresa un número entero manuscrito formado por varios dígitos y se obtiene como resultado el reconocimiento de cada uno de los elementos que lo componen. Los resultados de la aplicación de esta herramienta sobre una base de números del repositorio UCI han sido satisfactorios. Es importante destacar que, si bien los resultados expuestos en este artículo se refieren exclusivamente al reconocimiento de números manuscritos, esta herramienta puede ser aplicada al conjunto de caracteres completo. Finalmente se incluyen algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.At present, handwritten text recognition still represents a wide source of research. This paper presents a software tool which belongs to the area of ICR (Intelligent Character Recognition) for the recognition of handwritten integers. A classifier based on feedforward neural networks and a set of techniques belonging to digital image processing area are incorporated to this tool, which make the suitable adaptations over the input image. In this way, a handwritten integer made up by several digits is entered and, as a result, the recognition of each of its elements is obtained. The results of applying this tool over a UCI repository number base have been successful. It is important to notice that, even though the results presented in this paper exclusively refer to handwritten number recognition, this tool can be applied to the complete set of characters. Finally, some conclusions are presented together with some future lines of work.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento de Números Manuscritos

En la actualidad, el reconocimiento de texto manuscrito sigue siendo una fuente de intensa investigación. Este paper presenta una herramienta de software perteneciente al área de Reconocimiento Inteligente de Caracteres (ICR – Intelligent Character Recognition) para el reconocimiento de números enteros manuscritos. En ella se integra un clasificador basado en redes neuronales feedforward y un conjunto de técnicas pertenecientes al área de procesamiento de imágenes digitales que realiza las adaptaciones adecuadas sobre la imagen de entrada. De esta forma, se ingresa un número entero manuscrito formado por varios dígitos y se obtiene como resultado el reconocimiento de cada uno de los elementos que lo componen. Los resultados de la aplicación de esta herramienta sobre una base de números del repositorio UCI han sido satisfactorios. Es importante destacar que, si bien los resultados expuestos en este artículo se refieren exclusivamente al reconocimiento de números manuscritos, esta herramienta puede ser aplicada al conjunto de caracteres completo. Finalmente se incluyen algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.At present, handwritten text recognition still represents a wide source of research. This paper presents a software tool which belongs to the area of ICR (Intelligent Character Recognition) for the recognition of handwritten integers. A classifier based on feedforward neural networks and a set of techniques belonging to digital image processing area are incorporated to this tool, which make the suitable adaptations over the input image. In this way, a handwritten integer made up by several digits is entered and, as a result, the recognition of each of its elements is obtained. The results of applying this tool over a UCI repository number base have been successful. It is important to notice that, even though the results presented in this paper exclusively refer to handwritten number recognition, this tool can be applied to the complete set of characters. Finally, some conclusions are presented together with some future lines of work.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informátic

Tekoälyn hyödyntäminen suomalaisissa henkilöasiakkaiden vähittäispankkipalveluissa ylivertaisen asiakaskokemuksen luomiseksi

Tiivistelmä. Tämän pro gradu -tutkielman tavoitteena on tutkia, miten tekoälyä hyödyntämällä suomalaisissa vähittäispankkipalveluissa pankki voi parantaa palveluidensa käyttämisestä asiakkaalle muodostuvaa asiakaskokemusta. Tutkimuksen päätutkimusongelmana on selvittää, miten suomalaiset pankit voivat hyödyntää tekoälyä henkilöasiakkaiden ylivertaisen asiakaskokemuksen saavuttamisessa. Päätutkimuskysymykseen haetaan vastausta kvalitatiivisesti käyttäen deduktiivista sisällönanalyysimenetelmää. Tutkimusaineisto koostetaan hakemalla koneavusteisesti teoreettisen viitekehyksestä muodostetuilla hakusanoilla vuosien 2010 ja 2021 välisenä aikana julkaistuja tutkimusaihetta koskevia suomenkielisiä artikkeleita. Artikkelit haetaan talletuskannan koon perusteella Suomen viiden suurimman pankin ja lukijamäärältään neljän suurimman talousalan medianverkkoympäristöistä. Nämä tutkimustietokannat ovat Nordea, OP Ryhmä, Danske Bank, Säästöpankkiryhmä, S-Pankki, Helsingin Sanomat, Yleisradio, Talouselämä ja Kauppalehti. Aineistonanalyysissa tulokset kategorisoidaan teemoittelulla ryhmittelemällä tekoälyn vaikutukset asiakaskokemukseen teoreettisen viitekehyksen perusteella havaittuihin kolmeen keskeiseen tekijään, joita ovat palveluiden käytännöllisyys, laatu ja personointi. Tutkimuksesta havaitaan tekoälypohjaisten palveluiden hyödyntämisellä olevan pankkipalveluiden nopeutta, käytettävyyttä ja saatavuutta parantavia vaikutuksia. Tämän lisäksi tekoälyyn perustuvat palvelut voivat lisätä pankkipalveluiden turvallisuutta, luotettavuutta ja asiakaspalvelun saatavuutta. Tekoälypalveluilla voidaan parantaa palveluiden käyttäjälähtöistä personointia, jolloin asiakkaalle voidaan tarjota laajempia ja pidemmälle räätälöityjä palvelukokonaisuuksia. Tutkimuksen perusteella näillä kaikilla tekijöillä on positiivinen vaikutus asiakkaalle muodostuvaan asiakaskokemukseen. Tutkimuksen luotettavuutta pyrittiin parantamaan muun muassa lähdekriittisyydellä ja edistämällä tutkimuksen toistettavuutta prosessikohtaisilla kuvauksilla. Tutkimustulokset ovat melko hyvin yleistettävissä tutkittavan aiheen suhteellisen laajan otoskoon ansiosta. Tämän tutkimuksen myötä lukija saa hyvän kokonaiskuvan tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuuksista suomalaisissa vähittäispankkitoiminnoissa. Valmiiksi kirjalliseen esitysmuotoon muutettua aineistoa hyödynnettäessä vaarana on, että aineisto saattaa olla jo lähtövaiheessa niin pitkälle jäsenneltyä, että tutkimuksessa jää sen vuoksi joitain tutkimuksen kannalta olennaisia havaintoja tekemättä. Joka tapauksessa suoritettava tutkimus antaa pankkien vähittäispankkitoimintojen johdolle ja kehittämisestä vastaaville asiantuntijoille hyvän käsityksen niistä tekijöistä, joihin pankkien tulee erityisesti kiinnittää huomiota pyrkiessään parantamaan pankkiasioinnista syntyviä asiakaskokemuksia ja hyödyntämään tekoälyä kokonaisvaltaisesti pankkipalveluissaan