손글씨체 인식 모델 학습 방법 및 그 장치

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세계적 권위의 학회에서 대외 성과를 달성하고 있습니다.

적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치의 동작 방법으로서, 서로 다른 적어도 두개의 손

글씨 폰트의 텍스트가 포함된 이미지 데이터를 손글씨체 학습 데이터로 생성하는 단계, 그리고 상기 손글씨체 학

습 데이터를 이용하여, 손글씨체 인식 모델이 입력 이미지 데이터로부터 손글씨체 텍스트를 검출하여 인식하도록

학습시키는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 다양한 손글씨 폰트 데이터를 수집하고, 서로 다른 복수개의

손글씨 폰트 데이터를 조합하여 생성한 손글씨체 학습 데이터를 이용하여 손글씨체 인식 모델을 학습시키는 방

법 및 그 장치를 제공하는 것이다.

다양한 폰트, 배경 색상, 문자 색상, 스타일을 갖는 손글씨 이미지 데이터를 생성할수 있어,

종래의 광학 문자 인식(Optical character recognition, OCR) 및 기계학습 알고리즘을 이용한 문서인식의 인식율을 극대화할 수 있고,

기존 텍스트 인식(text recognition)에 비해 실제 환경과 유사한 다양한 데이터 확보를 위한 시간과 데이터 정제를 위한 노력을 최소화할 수 있다.

또한, 손글씨 뿐만 아니라, 다양한 활자체에 대한 변환도 가능하며, 텍스트 인식(Text Recognition) 뿐만 아니라,

텍스트 검출(text detection)을 위한 학습 데이터 생성에도 활용 가능하다.

또한, 사람에 따라 글자를 잘못 작성할 수 있는데, 이러한 휴먼-에러(human-error)를 최소화할 수있다.

2025.08.29

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