2018년 춘계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝을 이용한 한글 OCR 정확도 향상에 대한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Improvement of Korean OCR Accuracy Using Deep Learning |
| 저자(Author) |
강가현
고지현
권용준
권나영
고석주
Ga-Hyeon Kang
Ji-Hyun Ko
Yong-Jun Kwon
Na-Young Kwon
Seok-Ju Koh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 01 PP. 0318 ~ 0318 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
다음은 본 논문에서는 딥러닝을 통한 한글 OCR 정확도 향상을 제안한다. OCR은 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 광학적 방법으로 감지 인식하여 디지털로 인코딩하는 프로그램이다. 현재 가장 많이 쓰이는 tesseract OCR의 경우, 영문 인식의 정확도가 높다. 하지만 한글은 복잡한 구조에 비해 학습 데이터가 적어 정확도가 떨어진다. 따라서 이 연구에서는 이미지 프로세싱을 통해 원하는 이미지에서 글자영역을 추출하고, 이를 학습 데이터로 활용한 딥러닝으로 한글 OCR의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 기존 영문과 숫자 및 몇 가지 언어에만 국한되어 발전되왔던 OCR을 다양한 언어세도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we propose the improvement of Hangul OCR accuracy through deep learning. OCR is a program that senses printed and handwritten characters in an optical way and encodes them digitally. In the case of the most commonly used Tesseract OCR, the accuracy of English recognition is high. However, Hangul has lower accuracy because it has less learning data for a complex structure. Therefore, in this study, we propose a method to improve the accuracy of Hangul OCR by extracting the character region from the desired image through image processing and using deep learning using it as learning data. It is expected that OCR, which has been developed only by existing alphanumeric and several languages, can be applied to various languages.
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| 키워드(Keyword) |
OCR
딥러닝
이미지 프로세싱
한글 인식률
정확도 향상
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