System for detecting and analyzing textual information of product composition

Abstract

The paper substantiates the need to obtain an assessment of the harm of food products for consumers with chronic diseases or allergies, which is important to prevent a possible worsening of the course of the disease or eliminate an acute allergic reaction of the human body to hazardous ingredients present in the product. It is proposed to use food labels and packaging as the primary sources of information about the food product that is available to the consumer. It is shown that, the printed information on the packages of Ukrainian food products meets the requirements of the law "On Consumer Information on Food Products" and the labeling on food labels is presented in the text-graphic form. In this work it is used convolution neural networks for text-graphic information processing. It is proposed and substantiated the system structure for detecting and analyzing the text-graphical information of product composition. It is developed mobile software solution.

У роботі обґрунтовано необхідність отримання оцінки шкоди харчових продуктів для споживачів з хронічними захворюваннями або алергією, що важливо для запобігання можливому погіршенню перебігу захворювання або усунення гострої алергічної реакції організму людини на шкідливі інгредієнти, присутні в продукті. Пропонується використовувати етикетки та упаковку харчових продуктів як первинні джерела інформації про харчовий продукт, яка є доступною для споживача. Показано, що друкована інформація на упаковках українських харчових продуктів відповідає вимогам закону «Про інформацію для споживачів щодо харчових продуктів», а маркування на етикетках харчових продуктів представлено у текстово-графічному вигляді. У даній роботі використані згорткові нейронні мережі для текстово-графічної обробки інформації. Запропоновано та обґрунтовано структуру системи виявлення та аналізу текстово-графічної інформації складу продукції. Це розроблене мобільне програмне рішення.