PLAY 버튼을 눌러 OCR 실행
단순히 AI가 중요한 것이 아니라, AI를 사용하여 차이를 만드는 방식이 중요합니다.
광학 문자 인식(OCR)은 오늘날에도 이미지 처리 및 기계 지능 분야에서 가장 어려운 분야 중 하나입니다. 다양한 문자와 이를 다양한 표면에 적용하는 접근 방식은 넓은 도전의 영역을 보여줍니다.
그리고 OCR에 대한 기대치도 높습니다. 사람들은 카메라가 사람처럼 모든 문자를 즉시 인식하고 정확하게 해석하기를 원합니다. 따라서 딥러닝 기반 OCR 시스템이 증가하고 있습니다. 실제 및 합성 샘플 데이터를 활용한 다양한 훈련을 통해 규칙 기반 접근 방식에는 부족한 해석 범위를 학습합니다.
그러나 최첨단 기술을 사용하는 것만으로는 프로젝트의 성공을 보장할 수 없으며, 사용하기 쉽고 성능이 뛰어나며 유지 관리가 용이하도록 만드는 것이 훨씬 더 중요합니다. Deep OCR 시스템이 있어도 품질, 실행 속도, 사용자 편의성이 보장되지 않기 때문입니다.
기술 문서에서는 빠르고 경제적으로 구현할 수 있고, 안정적이고 강력한 판독 품질을 제공하며, 사용과 유지 관리가 쉬운 우수한 OCR 시스템을 선택하기 위한 중요한 요소를 DENKnet OCR 모델을 기준으로 살펴봅니다.
