브레니(Brenny) (주)아이디맥스

사람과 같이 문제 해결을 위해 학습하는 나는 브레니(Brenny)라고 해요. 사물도 인식하고 무언가를 분류해보고 묶어보고 신경망을 가동시켜 특징을 추출하죠. 기계가 학습을 하다니... 내가 궁금하지 않나요?

내용

In-Sigh ViDi Read는 딥러닝을 활용하여 다양한 응용 분야에서 변형, 왜곡 및 잘못 에칭된 코드를 해독하는

광학 문자 인식(OCR) 도구입니다. In-Sight D900 카메라와 결합된 이 강력한 OCR 도구는 까다로운 조건에서도

개발 시간을 크게 줄여줍니다. 하지만 도구를 완전히 최대화하려면 기본 구성을 넘어셔야 합니다.

특징

1. 모델 확인

ViDi 읽기 도구를 사용할 때 가장 일반적인 두 가지 모델은 Node 모델과 RegEx 모델입니다. 이 두가지는 항상

상호 교환 할 수 있는 것은 아니며 응용 프로그램에 따라 서로 다르게 수행될 수 있습니다.

노드 모델은 새 모델이 생성될 때 기본 옵션입니다. 곡선 경로 및 여러 줄의 텍스트와 같은 다양한 패턴을 처리할

수 있으므로 OCR에 대한 강력한 옵션이 될 수 있습니다. 그러나 견고성에는 처리 시간이 소요될 수 있습니다.

애플리케이션에 단일 행에 선형 텍스트가 있는 경우 RegEx 모델을 사용하면 동등한 노드 모델에 비해 70%의

속도 향상을 얻을 수 있습니다.

2. 샘플링 밀도의 변경

Sampling Density는 결과를 반환하기 위해 In-Sight ViDi Read가 처리할 이미지 샘플 수를 결정하는 런타임 매개

변수입니다. 도구의 기본 샘플링 밀도는 4이지만 숫자를 변경하면 응용 프로그램의 정확도에 영향을 미치지

않을 수 있습니다. 샘플링 밀도를 1씩 낮추면 샘플링 밀도가 4인 동등한 RegEx 모델에 비해 80의 속도 향상을

가져 오면서 점수에 3% 미만의 영향을 줄 수 있습니다.

3. 피처 크기 범위

In-Sigth ViDi Read에서 "크기 범위"라는 용어는 캐릭터의 예상 크기를 설명하는 데 사용됩니다. 예상되는 모든

문자가 포함되도록 범위가 자동으로 설정됩니다. 이 기본 크기 범위를 유지하는 것은 글꼴 및 문자 크기에 차이가

있을 때 유용합니다. 하지만 캐릭터 크기가 균일 한 경우 예상 임계 값과 더 비슷하게 크기 범위를 변경하면 35%

이상의 속도 향상을

얻을 수 있습니다.

4. 최적화를 혼합하고 일치

이러한 팁과 요령을 함께 사용하면 기능 크기와 범위와 샘플링 밀도가 감소한 RegEx 모델은 표준 노드 모델보다

거의 3배 더 빠를 수 있습니다. 그래도 애플리케이션에 적합한 최적화를 선택하는 것이 중요합니다. 성능 향상을

위한 이러한 모든 기술이 모든 상황에 적용되는 것은 아니지만 각 개별 향상은 애플리케이션의 런타임에 엄청난

이점을 제공할 수 있습니다.

출처 : 코그넥스

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