Riconoscimento di Testo da Ricevute Cartacee con Tecnologie Tradizionali e di Deep Learning mediante Client Android

Sempre più aziende hanno necessità di digitalizzare ciò che fino a qualche hanno fa veniva scritto o stampato su carta. Questa tesi presenta una nuova soluzione che permette di digitalizzare il contenuto di un documento cartaceo ed analizzare quelle esistenti in letteratura. Vengono passo passo illustrate tutte le fasi dello sviluppo, dall'architettura client- server, alla divisione in micro-servizi, dalla creazione dell'applicazione mobile, al dialogo con il server. In particolare viene approfondito il framework Tesseract insieme con i propri punti di forza, limiti e come rendere il suo output il migliore possibile. Infine sono eseguiti una serie di test per analizzare il pre-processing di immagini tramite la libreria OpenCV e come il risultato influenza l'output di Tesseract.