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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 박다훈(Dahoon Park) (검색결과 1 건)
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        시력 취약 계층을 위한 신용 카드 번호 인식 연구

        박다훈(Dahoon Park),권건우(Kon-Woo Kwon) 한국전기전자학회 2021 전기전자학회논문지 Vol.25 No.1

        일반적인 신용카드 번호 인식 시스템은 정해진 위치에 카드를 배치했을 때에만 올바르게 동작하도록 설계되어 있다. 본 논문은, 저시력 장애인을 포함한 시력 취약 계층에게 보다 쉬운 사용자 경험을 제공하기 위해, 신용카드 내 16자리 숫자의 종횡비 특징을 이용한 자동 번호 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 형태학 연산을 통해 종횡비가 4:1 이상인 이미지 후보군을 찾고, 각각의 후보에 OCR과 BIN 번호 매칭 기술을 적용하여 신용카드 번호를 획득한다. OpenCV 및 Firebase ML에 기반한 실험 결과, 카드를 정해진 위치에 두지 않아도 77.75% 정확도로 카드 번호를 인식하였다. The conventional credit card number recognition system generally needs a card to be placed in a designated location before its processing, which is not an ideal user experience especially for people with visual impairment. To improve the user experience, this paper proposes a novel algorithm that can automatically detect the location of a credit card number based on the fact that a group of sixteen digits has a fixed aspect ratio. The proposed algorithm first performs morphological operations to obtain multiple candidates of the credit card number with >4:1 aspect ratio, then recognizes the card number by testing each candidate via OCR and BIN matching techniques. Implemented with OpenCV and Firebase ML, the proposed scheme achieves 77.75% accuracy in the credit card number recognition task.

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