Object Detection과 OCR을 활용한 다중 책 제목 검출 모델 (Multi-book Label Detection Model using Object Detection and OCR)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 21권 / 2호 / 1 ~ 8페이지
· 저자명 : 김성연, 박진우, 김상민, 나융, 장유진

초록

본 논문에서는 객체 탐지와 광학 문자 인식(이하 OCR)을 복합적으로 사용하여 책장 내의 다수의 책이 꽂혀있을 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.

영어초록

In this paper, we discuss the results of implementing a model that uses a combination of object detection and Optical Character Recognition(OCR) to detect book spine and extract book titles when multiple books in a bookcase are plugged in, thereby confirming additional information about the book. The object detection process was divided into book spine detection and book title area detection, and two Yolov5 models were used to increase the performance of object detection. As an OCR result, pre-processing such as grayscale, resizing, and brightness adjustment was performed before entering images into OCR model to increase the accuracy of text output. In the process of applying a model designed to compensate for the problem of slow OCR processing time to web applications, it has added a function that allows users to select the book they want. In addition, information such as author, publisher, price, and reviews can be confirmed through book titles extracted through object detection and OCR.

참고자료

· 없음