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AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision
두줄요약
명함 촬영 인식의 정확도와 사용자 경험을 높이기 위해 기존 방식에서 Instance Segmentation 기반 모델로 전환했습니다. 탐지와 후처리를 분리하고 OpenCV 기법으로 명함 이미지를 정제한 적용기를 소개했습니다.
핵심 내용
- 명함 촬영 인식의 정확도와 사용자 경험 개선을 위해 기존 Edge Detection, Hough Transform 기반 방식에서 Instance Segmentation 기반 AI 모델 ‘리오(RIO)’로 전환
- Rotated Object Detection, Keypoint Detection, Instance Segmentation을 비교한 뒤 명함의 다양한 형태와 투영 왜곡을 더 잘 다루는 방식으로 Instance Segmentation 선택
- 실시간 안내용 Detector와 촬영 후 정제용 Segmentor로 파이프라인 분리
- 세그멘테이션 결과를 Contour, Minimum Area Rectangle, 최소 거리 꼭짓점 검출, 투영 변환으로 후처리해 명함 이미지를 정제
적용해볼 점
- 촬영 환경이 다양하고 객체 형태 보정이 필요한 경우, 탐지와 정제 단계를 분리한 파이프라인 설계 고려
- 세그멘테이션 결과를 바로 쓰기보다 OpenCV 후처리로 최종 사용자 결과를 개선하는 접근 검토