- PRODUCT 05 딥러닝 영상 인식 솔루션Magic Reader
- 고객의 비정형 양식문서(동의서 등)의 팩스, 복사, 이미지, 촬영 등 다양한 방법으로 재생성 된 문서를 학습하고 인식된 IMR 상태 정보를 제공합니다.
제품특징
-
- Product Features 01
- 적용 가능 문서 형식
팩스 문서 사진 이미지 촬영 등
특정 양식 비정형 문서 (예: 동의서 등)
-
- Product Features 02
- 데이터 셋 필요
지정된 문서의 다양한 방법(팩스, 복사, 사진 등)으로
재생성된 문서(이미지)를 취합
-
- Product Features 03
- 라벨링 작업 취득된 데이터 셋의 각 요소(이미지) 라벨링과 애노테이션 과정
-
- Product Features 04
- DL 트레이닝 라벨링과 애노테이션이 끝난 데이터 학습
-
- Product Features 05
- 인식과 탐지
사전에 학습된 모델로 지정된 양식으로
비정형 문서(이미지)를 입력하여 각각의 IMR 영역을 검출
-
- Product Features 06
- IMR 검출과 저장 인식과 탐지가 종료되고 문서(이미지)에 포함된 각각의 IMR 정보를 저장
시스템 구성도
학습과정
| 학습환경 | Windows 또는 Linux, GPU 또는 CPU 학습, 64bit |
|---|---|
| 비정형 양식문서 | 일관된 양식을 갖고 있는 비정형 문자(예: 동의서 등) |
| 데이터 셋 필요 | 지정한 비정형 양식 문서의 다양한 방법(팩스, 복사, 사진, 촬영 등)으로 재생성된 문서를 대량으로 수집한 문서 집합(최소 1만건 이상 필요) |
| GUI도구 | 데이처 셋의 각 요소(문서)의 IMR영역 라벨링과 어노테이션을 위한 도구 |
| 학습 | GUI 도구를 사용하여 생성된 어노테이션 정보와 이미지(데이터 셋)를 포함하여 적절한 모델(Samll, Middle, Large)을 선택하고 학습 |
| 학습결과물 | 학습 결과물은 WEIGHT파일로 생성되며 인식(탐지)시에 사용 |
인식과정
| 인식환경 | Windows 또는 Linux, GPU 또는 CPU 학습, 64bit |
|---|---|
| 비정형 문서 | 지정된 원본 문서가 팩스, 복사, 사진 등을 통하여 재생성된 데이터 |
| 학습결과물 | 사전에 수집한 데이터 셋으로 학습된 모델 인식 및 탐지 |
| 인식 및 탐지 | 비정형 문서(이미지)를 인식, 탐지하여 IMR 영역을 검출 |
| IMR 검출 | 인식 및 탐지가 끝나고 검출된 IMR의 상태 정보를 포함하여 저장 |
