{"componentChunkName":"component---src-templates-post-js","path":"/Classify-Hangul","result":{"data":{"markdownRemark":{"html":"<h3>CNN을 이용한 한글인식</h3>\n<h4>개요</h4>\n<p>\n    보통 text detection과 classification을 진행할 때는 Tesseract-OCR 같은 무료 라이브러리로 많이 진행하지만, 한글은 비교적 정확도가 높지않고 서체에 따라 각 자음의 형태가 달라져 인식이 힘들어진다. <br>\n    이를 보완하기 위해 classification 부분만 여러 폰트를 이용해 데이터 셋을 생산 해 진행해보기로 하였다.\n    \n</p>\n<h4>구성</h4>\n<p>\n    첫 시도인만큼 2D Convolution과 Fully Connected로 간단하게 구성하였고, Adam Optimizer를 사용하였다.<br>\n    데이터 수, 데이터 크기등을 조절해 여러 결과를 내고, accuracy를 비교해 보았다.<br><br>\n    <a href=\"https://github.com/IBM/tensorflow-hangul-recognition\"> Dataset 출처: [Github] IBM/tensorflow-hangul-recognition </a>\n</p>\n<h4>발표 자료</h4>\n<div class=\"box alt multi\">\n    <iframe height=\"600px\" src=\"https://www.youtube.com/embed/XbFmslNl2_0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\n</div>","frontmatter":{"path":"/Classify-Hangul","title":"인공지능 개론","published":true,"competition":false,"grade":"4","cover":"https://github.com/ok60subin/subamzak/blob/master/src/assets/images/ai_cover.png?raw=true"}}},"pageContext":{}},"staticQueryHashes":["3649515864"]}