가상 번호판 데이터 기반 한국 번호판 인식 성능 향상을 위한 OCR 모델 연구

Q: 이 논문에서 정의한 세로 지역명 축약 클래스란 무엇인가?

세로 지역명 축약 클래스는 자동차 운수 사업용 보통 등록 번호판에 포함된 세로 배열 지역명을 OCR 모델이 가로 방향으로 인식할 때 발생하는 오인식 문제를 해결하기 위해 고안된 기법이다. 이는 '서울'을 '설'로, '인천'을 '잊'으로 병합하여 하나의 축약된 글자로 처리하며, 최종적으로는 축약 전 지역명으로 출력한다.

Q: 가상 번호판 데이터와 커스텀 학습이 한국 번호판 인식 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 가상 번호판 데이터와 커스텀 학습을 통해 한국 번호판 인식 성능이 크게 향상되었다. 특히 세로 지역명 축약 처리 기법과 데이터 증강, EasyOCR 파라미터 최적화를 적용한 결과, 기존 EasyOCR 모델 대비 약 50% 이상 향상된 95.65%의 인식률을 달성하여 모델의 성능이 극대화되었다.

노제성; 박구만

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 노제성 (시그마케이주식회사) 박구만 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 155 - 157 (3page)

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한국 번호판의 구조적 특성과 OCR의 처리 방식으로 인해 특정 번호판 유형에서는 한글 인식 성능이 저하된다. 이로 인해 기존 OCR 기반 번호판 인식 시스템보다는 YOLO와 같은 객체 검출 모델을 활용하여 문자를 검출하고 인식하는 방식이 주로 사용되고 있다. 그러나 객체 검출 모델 기반의 문자 인식 방식은 객체의 존재 여부와 객체 위치에 초점이 맞춰 있어 세밀한 문자 인식에 한계가 있고 문자의 연속성을 고려하지 않는 단점도 있다.
본 연구에서는 OCR ... 전체 초록 보기

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