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신분증 OCR 인식 확률을 높일 수 있는 인공조명환경 연구
박범진,조대기,김승민,김지헌,신준우 한국과학영재교육학회 2024 과학영재교육 Vol.16 No.1
신분증 OCR(Optical Character Recognition)은 사용처가 많아지고 그 활용의 범위도 높아지고 있는 반면 외부 조건을 통제 하지 못하는 문제점으로 인해 확률을 높이는데 제한점을 가지고 있다. 현재 안내되는 피드백은 과학적이지 못해 사용자들에게 적절한 안내를 못하는 상황이다. 본 연구는 OCR이 잘 안되는 주된 원인인 베일링 반사를 피할 수 있는 수식을 제작하여 신분증과 카메라 사이의 거리에 따라 조명과의 각도를 조절할 수 있도록 하였다. 또한 신분증의 BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)를 측정하여 시뮬레이션 하였고, 색깔의 휘도대비가 가장 큰 곳인 지점을 조명과 신분증 사이의 각도 36도로 제시하였으며, 이를 실제 상황에서 검증하였다. 이를 통해 인공 조명환경에서 OCR 잘될 수 있는 지점을 과학적인 방법으로 제시하였으며, 머신러닝을 추가적으로 진행하여 사용자들이 편리하게 OCR확률이 높은 곳을 찾을 수 있는 방안을 마련하였다. While the number of uses for ID(Identification) OCR(Optical Character Recognition) is increasing and the scope of its use is increasing, it has limitations in increasing the probability due to the problem of not being able to controlexternal conditions. The feedback currently being provided is not scientific, so it is unable to provide appropriate guidance to users. This study created a formula to avoid veiling reflection, which is the main cause of poor OCR, and allowed the angle of lighting to be adjusted according to the distance between the ID card and the camera. In addition, the BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function) of the ID card was measured and simulated, and the point where the color luminance contrast was greatest was presented at an angle of 36 degrees between the light and the ID card, and this was verified in an actual situation. Through this, points where OCR can be good in an artificial lighting environment were presented in a scientific way, and machine learning was additionally conducted to provide a way for users to conveniently find places with a high OCR probability.
KCI
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