УДК 004.418
DOI: 10.36871/u.i.k.2026.04.03.015

Авторы

Светлана Мунавировна Куценко,
Александр Валерьевич Натальсон,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия

Аннотация

Статья посвящена исследованию роли технологий оптического распознавания символов (OCR) в условиях цифровой трансформации экономики и государственного управления. Обоснована значимость автоматизации процессов ввода и обработки текстовой информации для повышения производительности труда и снижения транзакционных издержек. Выполнен детальный анализ сфер применения OCR в бизнесе (обработка счетов-фактур, контрактов), медицине (электронные карты, лабораторные исследования), образовании (цифровизация фондов, автоматическая проверка работ) и транспортной сфере (распознавание номерных знаков). Представлена сравнительная характеристика семи программных продуктов, включая ABBYY FineReader, Tesseract OCR, Google Cloud Vision, Adobe Acrobat, Microsoft OneNote OCR, EasyOCR и SimpleOCR. Рассмотрены ключевые параметры: точность распознавания), количество поддерживаемых языков, форматы входных данных, производительность и кроссплатформенность. Сформулированы рекомендации по выбору OCR-решений в зависимости от специфики проекта: корпоративного использования (коммерческие продукты), разработки специализированных приложений (инструменты с открытым исходным кодом) и обработки больших данных (облачные сервисы).

Ключевые слова

оптическое распознавание символов (OCR), цифровая трансформация, автоматизация обработки документов, Tesseract, Google Cloud Vision, облачные сервисы, open-source решения, распознавание рукописного текста, управление документами.

Список литературы

  1. Балахнова А. М. Применение OCR-технологий для автоматизации бухгалтерского учета // Сборник тезисов докладов научно-практической конференции студентов Курганского государственного университета. Курган: Курганский государственный университет, 2025. С. 9-12.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Захаренков А. А., Саркисов А. И., Ступников А. А. Сравнение методов распознавания текста в PDF-документах // Математическое и информационное моделирование: материалы Всероссийской конференции молодых ученых, Тюмень, 22–30 апреля 2025 года. Тюмень: ТюмГУ-Press, 2025. С. 122-125.
  5. Кравец М. Б., Утляков А. А. Сравнительный анализ OCR-систем с открытым исходным кодом для решения задач распознавания текста // Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке. 2025. Т. 2. С. 52-56.
  6. Наздрюхин А. С., И. Н. Храмцов, А. Н. Тушев Обработка изображений товарных чеков для выделения и распознавания текстовой информации // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2019. Т. 46, № 4. С 113-122. – DOI 10.21822/2073-6185-2019- 46-4-113-122.
  7. Нестеров А. С. Анализ рынка современных информационных систем оптического распознавания символов (OCR) // Вопросы науки и образования,2020. № 23(107). С. 24-30.
  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. Черноусов В. О. Использование нейросетевых моделей и технологии OCR для автоматизированной обработки и анализа PDF-документов // Нанотехнологии: наука и производство. 2025. № 5.С. 69-75.
  10. Mr Anand Tilagul, Asha G, Dhanushree S [et] al.OCR on English Handwritten Text // International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 2022. P. 593-595. DOI 10.48175/ijarsct-5077.
  11. Sachdeva M. OCR technology: the cornerstone of modern intelligent automation // International Journal of Information Technology and Management Information Systems. 2025. Vol. 16, No. 1. P. 672-686. DOI 10.34218/ ijitmis_16_01_048.