한글 음식 메뉴 인식을 위한 OCR 기반 어플리케이션 개발

Q: 이 논문에서 정의한 OCR 기술이란 무엇인가?

OCR 기술은 패턴 인식의 한 분야로, 사람이 쓰거나 기계로 인쇄한 문자의 영상을 인식하여 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 것을 의미한다. 이는 크게 필기체 인식 방법과 인쇄체 인식 방법으로 나눌 수 있으며, 본 논문에서는 정형화된 폰트를 인식하는 인쇄체 인식 방법을 주로 다룬다.

Q: 스마트폰 환경에서 한글 음식 메뉴 인식률을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 스마트폰 환경에서 한글 음식 메뉴 인식률을 높이는 핵심 요인은 효과적인 전처리 과정과 사전 DB 기반의 후처리 과정에 있다. 특히, 다운샘플링과 MSER 기법을 통한 글자 영역 추출, 그리고 Tesseract-OCR 학습 데이터 및 후처리 보정을 통해 다른 기법보다 평균 14.1% 높은 인식률을 달성하였다.

이규철; 유지상

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이규철 (Kwangwoon University) 유지상 (Kwangwoon University)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제5호

발행연도: 2017.5

수록면: 951 - 959 (9page)

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본 논문에서는 스마트폰으로 음식 메뉴를 촬영한 영상으로부터 글자를 인식하는 안드로이드 기반의 한글 음식 메뉴 인식 어플리케이션을 설계하고 구현한다. Optical Character Recognition (OCR) 기술은 크게 전처리, 인식 그리고 후처리 과정으로 구분된다. 전처리 과정에서는 Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 기법을 이용하여 글자를 추출한다. 인식 과정에서는 무료 OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 이용하여 글자를 인식한다. 후처리 과정에서는 음식 메뉴에 대한 사전 DB를 이용하여 잘못된 결과를 수정한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실제 메뉴판을 DB로 이용하여 인식 성능을 비교 측정하는 실험을 진행하였다. 구글 플레이스토어에 있는 글자 인식 어플리케이션인 OCR Instantly Free, Text Scanner 그리고 Text Fairy와 인식률 측정 실험을 진행하였으며 실험 결과 제안하는 기법이 다른 기법보다 평균적으로 14.1% 높은 인식률을 보여주는 것을 확인하였다.

#OCR #문자 인식 #한글 인식 #영상 분할 #MSER #OCR #Text recognition #Hangul recognition #Image segmentation #MSER

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