УДК 004.352.242
DOI: 10.36871/26189976.2026.05-2.012
Авторы
Светлана Мунавировна Куценко.
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Елена Андреевна Салтанаева,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Ирина Владимировна Марзоева,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Аннотация
В статье рассматривается ключевая роль этапа определения требований к программному обеспечению в процессе разработки систем оптического распознавания текста. Подчёркивается, что успешная реализация OCR-систем невозможна без глубокого анализа потребностей пользователей, учёта специфики применения и технологических ограничений. Подробно описаны основные функциональные требования, такие как высокая точность распознавания, поддержка множества языков, обработка различных форматов документов и интуитивно понятный интерфейс. Особое внимание уделено нефункциональным требованиям: производительности, масштабируемости, надёжности, доступности и возможности обновления системы. Только системный подход к формулированию требований позволяет создать эффективное, надёжное и удобное для пользователей ПО, способное адаптироваться к различным сценариям эксплуатации. Недостаточная проработка требований на начальных этапах приводит к увеличению сроков и стоимости разработки, а также к созданию продукта, не отвечающего ожиданиям рынка. Представленный подход закладывает фундамент для разработки современных OCR-решений, способных удовлетворить растущие потребности бизнеса и государственных структур в автоматизации обработки текстовой информации.
Ключевые слова
оптическое распознавание текста (OCR)
определение требований
функциональные требования
нефункциональные требования
точность распознавания
Список литературы
[1] Ахмедова Х. Г., Геращенко Л. А. Нефункциональные требования как главный драйвер архитектурного проектирования // Теоретические и практические аспекты формирования и развития «Новой науки»: Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции. В 2-х частях, Казань, 09 декабря 2025 года. – Стерлитамак: ООО «Агентство международных исследований», 2025. С. 72-74.
[2] Балахнова А. М. Применение OCR-технологий для автоматизации бухгалтерского учета // Сборник тезисов докладов научно-практической конференции студентов Курганского государственного университета: Сборник тезисов, Курган, 24 марта – 04 2025 года. Курган: Курганский государственный университет, 2025. С. 9-12.
[3] Бирюкова В. В., Дмитриев В. А. Анализ и выявление функциональных требований при разработке программного обеспечения // Актуальные вопросы экономики и управления в нефтегазовом бизнесе : Сборник научных трудов IX Всероссийской научно-практической конференции, Уфа, 16 мая 2023 года. Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2023. С. 247-250.
[4] Власенко А. С., Серегина Д. В., Козаченко А. А., Звездин А. П. Атрибуты качества программного обеспечения // Политехнический молодежный журнал. 2023. № 9(86). DOI 10.18698/2541-8009-2023-9-931.
[5] Власов В. А., Куценко С. М. Методы искусственного интеллекта в задачах распознавания текста с кассовых чеков // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2025. № 1(35). С. 101-104.
[6] Гумерова Г. Р., Мансурова Т. Г. Моделирование требований к программному обеспечению // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2023. № 12-1. С. 42-52. DOI 10.17513/vaael.3131.
[7] Дыдалин Г. Д., Хамидуллин А. И., Зарипова Р. С. Интеллектуальная система распознавания иероглифов как инструмент для изучения языков // Казанская наука. 2025. № 3. С. 283-285.
[8] Салтанаева Е. А., Куценко С. М., Лазарев А. С. Применение технологии оптического распознавания образов для поиска и анализа информации о лекарственных средствах // Экономика. Информатика. 2024. Т. 51, № 4. С. 907-918. DOI 10.52575/2687-0932- 2024-51-4-907-918.
[9] Салтанаева Е. А., Куценко С. М. Построение систем распознавания образов на основе искусственного интеллекта // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 12. С. 376-378.
