광학 점자 인식: 시각적 지능을 통한 접근성 강화

By Fouad Sabry

광학 점자 인식이란 무엇입니까

광학 점자 인식은 점자 문자의 이미지를 캡처하여 자연어 문자로 처리하는 기술입니다. 점자 문서를 읽을 수 없는 사람들을 위해 점자 문서를 텍스트로 변환하고 문서의 보존 및 재생산을 위해 사용됩니다.

혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 광학 점자 인식

2장: 컴퓨터 비전

3장: 광학 문자 인식

4장: 필기 인식

5장: 이미지 스캐너

6장: 문서 레이아웃 분석

7장: 문서 처리

8장: 비디오 추적

9장: 3D 스캐닝

10장: 광학 음악 인식

(II) 공개 상단에 응답 광학 점자 인식에 관한 질문.

(III) 다양한 분야에서 광학 점자 인식을 사용하는 실제 사례.

이 책의 대상

전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 광학 점자 인식에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

 

 

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: May 4, 2024

Book preview

1장: 광학 점자 인식

광학 점자 인식은 점자 기호의 사진을 일반 언어의 문자로 변환하는 기술입니다. 점자 문서를 읽을 수 없는 개인을 위해 점자 문서를 텍스트로 번역하고 문서를 보존 및 복제하는 데 사용됩니다.

1984년, 델프트 공과 대학 연구팀은 감광성 세포가 있는 독서 헤드를 한 쌍의 눈금자 위로 움직여 점자 텍스트를 한 줄씩 캡처하는 점자 독서용 태블릿을 만들었습니다.

점자 문서의 특성으로 인해 점자 텍스트를 성공적으로 처리하는 데 많은 장애물이 있습니다. 점자는 종종 단색의 종이에 인쇄되며, 높은 문자와 배경 사이의 대비를 만들기 위해 잉크를 사용하지 않습니다. 그러나 페이지 결함은 페이지의 스캔이나 사진에서 볼 수 있습니다.

수많은 문서가 포인트 간 또는 양면으로 인쇄됩니다. 따라서 한쪽 점자의 움푹 들어간 부분이 다른 쪽 점자의 돌출부와 겹쳐져 있는 것처럼 보입니다.

일부 광학 점자 식별 시스템은 경사 조명과 카메라를 사용하여 점자의 움푹 들어간 부분과 돌출부의 그림자를 드러냅니다. 다른 사람들은 시중에서 구할 수 있는 문서 스캐너를 사용합니다.

{챕터 1 종료}

챕터 2: 컴퓨터 비전

컴퓨터가 디지털 사진이나 비디오에서 높은 수준의 지식을 도출하는 방법에 대한 연구는 컴퓨터 비전의 다학제 과학 분야의 초점입니다. 기술적 관점에서 인간 시각 시스템의 기능 내에 있는 활동을 조사하고 자동화하려고 시도합니다.

컴퓨터 비전과 관련된 작업에는 디지털 사진을 획득, 처리, 분석 및 이해하는 기술뿐만 아니라 판단과 같은 숫자 또는 기호 정보를 생성하기 위해 물리적 환경에서 고차원 데이터를 추출하는 기술이 포함됩니다.

컴퓨터 비전은 그림에서 정보를 추출하도록 설계된 인공 시스템의 이론적 토대를 조사하는 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다. 시각 데이터는 비디오 시퀀스, 여러 카메라로부터 획득된 이미지, 3D 스캐너 또는 의료 스캐닝 장비로부터 획득된 다차원 데이터 등을 포함하는 다양한 포맷으로 제공될 수 있다. 컴퓨터 비전으로 알려진 기술 분야의 목표는 컴퓨터 비전 시스템을 구축하는 과정에서 개발한 아이디어와 모델을 구현하는 것입니다.

장면 재구성, 물체 감지, 이벤트 감지, 비디오 추적, 물체 인식, 3D 포즈 추정, 학습, 인덱싱, 동작 추정, 비주얼 서보잉, 3D 장면 모델링 및 이미지 복원 분야는 모두 컴퓨터 비전의 하위 영역입니다. 컴퓨터 비전의 다른 하위 영역에는 3D 장면 모델링이 포함됩니다.

컴퓨터 비전은 디지털 사진이나 영화에서 높은 수준의 지식을 추출하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법을 조사하는 종합 연구입니다. 이 영역은 컴퓨터가 표시되는 내용을 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 방법에 중점을 둡니다. 엔지니어링의 관점에서 목표는 인간의 시각 시스템이 이미 수행할 수 있는 작업을 자동화하는 방법을 찾는 것입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 시스템 구축 프로세스에 기존 이론과 모델을 적용하는 데 중점을 둔 정보 기술 분야의 연구 분야입니다.

1960년대 후반, 인공 지능의 최첨단에 있던 대학들이 처음으로 컴퓨터 비전을 실험했습니다. 그 목적은 로봇에 지능적인 행동을 부여하는 궁극적인 목표로 인간의 시각 시스템과 유사한 방식으로 기능하는 것이었습니다. 1990년대에는 이전에 연구되었던 여러 연구 분야가 다른 분야보다 더 활발해졌습니다. 투영 3차원 재구성에 대한 연구는 카메라를 보정하는 방법에 대한 더 깊은 이해로 이어졌습니다. 카메라 캘리브레이션을 위한 최적화 기법의 도입으로 상당수의 개념이 이전에 사진 측량의 번들 조정 이론 분야에서 조사되었다는 것이 분명해졌습니다. 이것은 이러한 발전의 결과로 밝혀졌습니다. 그 결과 여러 장의 사진을 사용하여 장면을 드문드문 3차원으로 재구성하는 기술이 개발되었습니다. 조밀한 스테레오 대응 문제와 추가 멀티뷰 스테레오 접근 방식의 개발 모두 어느 정도의 전진을 보였습니다. 동시에, 그림 분할 문제를 해결하기 위해 그래프 컷의 많은 변형이 사용되었습니다. 이 10년은 사진에서 얼굴을 인식하는 작업에 통계적 학습 방법이 실제로 사용된 최초의 시기였기 때문에 특히 중요합니다(Eigenface 참조). 컴퓨터 그래픽과 컴퓨터 비전 분야는 최근 몇 년 동안 더욱 얽혀 있으며, 이로 인해 둘 사이에 발생하는 협업의 양이 크게 증가했습니다. 여기에는 라이트 필드 렌더링, 파노라마 사진 스티칭, 이미지 모핑, 뷰 보간 및 이미지 기반 렌더링의 초기 형태가 포함되었습니다. 컴퓨터 비전 분야는 딥 러닝을 기반으로 한 알고리즘의 개발 덕분에 새로운 생명을 얻었습니다. 분류에서 광학 흐름에 이르는 작업에 대한 수많은 벤치마크 컴퓨터 비전 데이터 세트에 대한 딥 러닝 알고리즘의 정확도는 이전 접근 방식을 능가했습니다. 이러한 작업에는 이미지 분할 및 광학 흐름이 포함됩니다.

솔리드 스테이트 컴퓨터 비전은 물리학을 비롯한 여러 다른 분야와 밀접하게 연결되어 있습니다. 대부분의 컴퓨터 비전 시스템은 전자기 복사를 감지할 수 있는 장치인 이미지 센서를 기반으로 합니다. 이 방사선은 일반적으로 가시광선 또는 적외선으로 나타납니다. 양자 물리학은 센서 개발에 사용되었습니다. 물리학의 과학 분야는 빛이 표면과 상호 작용하는 방법에 대한 설명을 제공합니다. 대부분의 이미징 시스템의 기본 구성 요소인 광학의 거동은 물리학으로 설명할 수 있습니다. 그림이 형성되는 과정에 대한 포괄적인 지식을 제공하기 위해 정교한 이미지 센서는 양자 역학을 사용해야 합니다. 컴퓨터 비전은 유체의 움직임과 관련된 문제와 같이 물리학에서 발생하는 다양한 측정 문제를 해결하는 데에도 사용될 수 있습니다.

신경 생물학의 과학 분야, 특히 생물학적 시각 시스템의 조사. 인간과 다양한 동물의 시각적 입력 처리에 전념하는 눈, 뉴런 및 뇌 영역은 지난 세기 동안 상당한 양의 연구 대상이었습니다. 그 결과, 다양한 비전 관련 작업을 완료하기 위해 실제 비전 시스템이 기능하는 방식에 대한 간단하지만 복잡한 설명이 등장했습니다. 이러한 발견의 결과로, 인공 시스템이 다양한 정도의 생물학적 유사성을 가진 생물학적 시스템의 처리 및 동작을 모방하는 컴퓨터 비전의 하위 분야가 등장했습니다. 컴퓨터 비전 내에서 만들어진 많은 학습 기반 접근 방식은 생물학에 뿌리를 두고 있습니다. 이러한 학습 기반 방법의 몇 가지 예로는 신경망 및 딥 러닝 기반 이미지 및 기능 분석 및 분류가 있습니다.

컴퓨터 비전 연구의 일부 분야는 생물학적 비전 연구와 매우 유사합니다. AI 연구의 많은 분야는 인간 의식 연구 및 이전에 습득한 지식을 적용하여 시각적 입력을 해석, 통합 및 활용하는 것과 매우 유사합니다. 인간과 다른 동물의 시지각의 기초가 되는 생리학적 메커니즘을 연구하고 모델링하는 것은 생물학적 시각이라는 학문 분야의 영역입니다. 반면에 컴퓨터 비전은 인공 비전 시스템의 기반이 되는 소프트웨어 및 하드웨어에서 구현되는 프로세스에 대한 연구와 설명입니다. 생물학적 시각과 컴퓨터 시각 과학 간의 학제 간 협력은 이 두 영역 모두에 도움이 되는 것으로 나타났습니다.

신호 처리는 컴퓨터 비전과 관련된 또 다른 연구 영역입니다. 컴퓨터 비전에서 2 변수 신호 또는 다중 변수 신호의 처리는 1 변수 신호, 종종 시간 신호의 처리에서 자연스럽게 확장 될 수 있습니다. 이를 통해 신호 분석의 유연성을 높일 수 있습니다. 그러나 그림의 고유한 특성으로 인해 컴퓨터 비전 분야는 단일 변수만 포함하는 신호 처리와 유사할 수 없는 다양한 기술을 만들었습니다. 이는 신호 자체가 다차원적이라는 사실과 함께 신호 처리 내에서 컴퓨터 비전의 우산에 속하는 섹터를 생성합니다.

로봇 내비게이션에는 영역을 가로지르는 코스의 자율 계획 또는 해당 환경을 통과하는 로봇 시스템의 의도적인 의사 결정이 포함될 수 있습니다. 다양한 생태계를 성공적으로 탐색하기 위해서는 생태계에 대한 포괄적인 이해가 필수적입니다. 컴퓨터 비전 시스템은 비전 센서로 작동하고 환경과 로봇에 대한