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저자정보
김성연 (모두의연구소) 박진우 (중앙대학교) 김상민 (성균관대학교) 나융 (모두의연구소) 장유진 (동국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제2호(JKIIT, Vol.21, No.2)
발행연도
2023.2
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.2.1

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본 논문에서는 객체 탐지와 광학 문자 인식(이하 OCR)을 복합적으로 사용하여 책장 내의 다수의 책이 꽂혀 있을 때 책등을 탐지하여 책 제목을 추출하고 이를 통해 책에 대한 추가적인 정보를 확인할 수 있는 모델을 구현한 결과에 대해 다루고 있다. 객체 탐지 과정은 책등과 책 제목 영역 탐지로 단계를 분리하였고 2개의 Yolov5 모델을 사용하여 객체 탐지에 대한 성능을 높였다. OCR 단계에서는 출력되는 텍스트의 정확도를 높이기 위하여 이미지가 OCR 모델에 입력되기 전 단계에서 흑백 변환, 크기 변환, 밝기 조절과 같은 전처리를 수행하였다. 느린 OCR 처리 시간에 대한 문제를 보완하기 위해 설계한 모델을 웹 애플리케이션에 적용하는 과정에서 사용자가 원하는 책을 선택하는 기능을 추가하였다. 추가적으로 객체 탐지와 광학 문자 인식을 통해 추출된 제목을 이용해 저자, 출판사, 가격, 후기와 같은 정보를 확인할 수 있도록 하였다.
#artificial intelligence #deep learning #yolov5 #google cloud vision #object detection #optical character recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 데이터 전처리
Ⅲ. 모델 설계 및 학습
Ⅳ. 학습 결과 및 정량 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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