OCR의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
OCR의 의미와 개념을 이해한다
OCR(Optical Character Recognition)은 이미지나 사진을 의미하며, PDF 파일, 스캔한 문서 등 디지털 문서에 포함된 문자를 빛을 이용해 인식하고, 이를 사람과 컴퓨터가 읽을 수 있는 디지털화된 텍스트 문자로 변환하는 기술을 말한다. OCR(Optical Character Recognition)은 스캔한 문서 등 디지털 문서에 포함된 문자를 빛을 이용해 인식하는 기술이다. 문자나 그 안에 포함된 문자를 추출하고 인식할 수 있는 기술입니다. OCR은 광학 기술을 이용해 이미지 속 직선, 곡선, 글자의 교차점 등의 특징을 추출하고, 사전에 학습된 글자 정보를 활용한다. 데이터 베이스텍스트로 변환하는 방법이 사용됩니다. 인식률은 OCR에서 중요한 요소로, 인식률이 높을수록 고급 OCR 기술이 좋아집니다. OCR 기술은 점차 발전하고 있으며, 과거에는 표준화된 문자만 인식할 수 있었지만 이제는 빅데이터를 기반으로 한 인공지능(AI)을 활용할 수 있게 됐다. 분석 기술이 접목되면서 인공지능 학습 기반 OCR인 AI OCR을 통해 인식률과 정확도가 대폭 높아졌습니다. 그리고 OCR의 단점을 보완하고 인식률과 정확도를 높이기 위한 알고리즘도 지속적으로 개발, 개발되고 있습니다. OCR의 대표적인 예로 네이버에서 제공하는 NAVER CLOVA 서비스가 있습니다.
OCR 의미 및 개념 설명
OCR(Optical Character Recognition)은 이미지나 사진을 의미하며, PDF 파일, 스캔한 문서에서 텍스트를 인식하고, 이미지 속 텍스트를 추출할 수 있는 기술을 말합니다. OCR(광학 문자 인식)은 “광학 문자 인식” 또는 “광학 문자 인식 기술”이라고 합니다. 광학 문자 인식(OCR)은 사람의 손글씨, 사진, 스캔한 문서, 읽을 수 없는 PDF 문서 등의 문자를 컴퓨터에서 인식할 수 있는 텍스트 문자로 인식하여 디지털화하는 기술입니다. OCR 기술을 이용하면 사진, 이미지 속 문자를 텍스트로 변환, 디지털화할 수 있어 인쇄된 출력물을 영구적으로 저장할 수 있으며, 내용을 쉽고 편리하게 인식하고 검색할 수 있어 일상생활과 업무처리에 편리성과 효율성을 제공합니다. OCR 기술은 빛을 이용해 종이에 인쇄된 문자, 종이에 손으로 쓴 문자, 신분증에 적힌 문자 등 이미지나 사진 속의 문자를 인식, 추출, 판독하는 기술 및 장치입니다. , 기호나 표식에 빛을 비추고 반사된 광선을 전기신호로 변환하여 컴퓨터에 텍스트 데이터로 입력 및 저장할 수 있는 장치로 사용할 수 있습니다. OCR 기술은 인쇄된 문서의 문자를 디지털 데이터로 변환합니다. OCR 기술은 점점 더 발전하고 있습니다. 기존의 OCR 기술에는 이미지나 사진에서 문자의 텍스트 줄을 찾아주는 모듈과 문자를 구분하는 모듈이 있습니다. 여러 모듈과 함께 작동했습니다. 문자를 구별하는 기준이 되는 특징을 사람들이 직접 등록하는 방식이었다. 과거 전통적인 OCR 기술은 인식률과 정확도가 매우 낮았습니다. 그러나 현재 컴퓨터 비전 분야에서 OCR 기술이 발전하고, 딥러닝과 인공지능 기반 알고리즘이 발전하면서 인간이 직접 특징을 등록하는 방식이 아닌 인공지능을 활용하게 되었다. 빅 데이터 인공지능은 학습을 통해 스스로 특징을 찾아 등록하므로 인식률과 정확도가 훨씬 높아집니다. 즉, 현재 딥러닝 기술수업 인공지능(AI) 기술이러한 기술들이 발전하고 OCR 기술과 결합되면서 딥러닝, 인공지능 기반의 OCR 기술이 등장하게 되었습니다. 딥러닝과 인공지능 기반 OCR의 원리는 크게 네 부분으로 구성됩니다. 딥러닝과 인공지능을 기반으로 한 OCR 4가지 원리는 전처리, 문자 감지, 문자 인식, 후처리로 구성됩니다.[딥러닝 기반 OCR의 원리]
전처리란 색상 차이를 명확하게 인식하고 인식률을 높이기 위해 이미지나 사진에서 텍스트가 있는 영역을 컴퓨터가 더 쉽게 인식할 수 있도록 이미지를 수정하고 텍스트를 추출하는 단계입니다. . 전처리 단계에서는 컬러 이미지를 흑백으로 변환하고 픽셀 값을 분석한 후 이미지와 사진의 밝기와 대비를 높인 후 이진화, 얼룩 제거, 선 제거, 레이아웃 분석을 수행합니다. . 프로세스가 수행됩니다. 텍스트 감지는 딥러닝 기술을 사용하여 이미지나 사진에서 텍스트 영역을 선택하는 프로세스입니다. 텍스트 인식은 전처리 및 텍스트 감지 단계에서 수행됩니다. 이미지나 사진에서 텍스트 영역을 선택하여 글자를 인식한 후, 글자를 구별할 수 있는 다양한 특징을 빅데이터를 통해 학습하는 딥러닝 기술을 활용하여 선택한 글자가 어떤 글자인지 알아내는 단계입니다. 딥러닝과 인공지능 기술을 OCR 기술과 결합해 보다 정확하게 문자를 텍스트로 추출하는 것이 가능하다. 후처리는 이미지나 사진의 문자를 인식하고 추출하여 결과 텍스트를 처리합니다. 내용에 부자연스럽거나 이상한 단어나 문자가 포함되어 있는 경우 수정하는 단계입니다. 후처리 단계를 통해 정확도를 더욱 높일 수 있습니다. OCR 기술은 다양한 분야에서 활용됩니다. OCR 기술은 금융분야, 도로교통분야, 관광분야 등 기업의 다양한 사업분야에서 활용되고 있습니다. 은행, 보험사, 신용카드사 등 금융분야에서 모바일 앱을 이용한 비대면 금융거래 시 주민등록증, 운전면허증 등 신분증을 인식하거나, 카드를 인식하기 위해 사용됩니다. 지불 번호. 도로교통 분야에서는 하이패스 추월, 자동차 번호판 인식 분야에 활용됩니다. 국내에서는 명함을 쉽게 등록하고 관리할 수 있는 리멤버 모바일 앱이 OCR 기술을 이용해 명함 사진을 촬영하고 사진 속 텍스트를 인식해 정보를 저장하고 관리할 수 있는 서비스를 운영하고 있다. .OCR 기술은 은행 업무에 사용되며, 보험 회사, 신용카드사, 증권사, 병원, 출판물 등에서 인쇄된 문서를 디지털로 변환한 후 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 병원에서는 환자의 진료 기록 및 처방전을 스캔하고, 스캔한 문서를 텍스트 데이터로 추출하여 디지털로 저장합니다. 의사, 간호사 등 병원 관계자가 진료기록 및 자료를 컴퓨터에서 확인할 수 있도록 데이터를 제공합니다. 공항에는 OCR 기술을 활용한 여권자동인식기를 도입했고, OCR 기술을 활용해 종이책을 인식해 시각장애인도 읽을 수 있도록 오디오로 출력하는 서비스가 개발됐다. OCR 기술은 점점 더 발전하고 정교해지고 있습니다. 과거에는 정확한 정보를 추출하는 것이 어려웠지만 이제는 다양한 글꼴과 언어는 물론 사람의 손글씨까지 인식할 수 있는 수준에 이르렀습니다. 인공지능과 OCR 기술을 연결하는 것이 바로 자연어 처리(NLP)입니다. 인공지능(AI)은 NLP를 이용해 OCR 기술을 통해 수집된 데이터를 디지털 텍스트와 음성으로 출력한다. 다양한 언어로 번역하여 사용할 수도 있습니다.