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OCR 기반의 개인 처방전 관리 시스템
A Personal Prescription Management System Employing Optical Character Recognition Technique 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.10, 2015년, pp.2423 - 2428  

김재완 (Department of Electronics & Info-Communication Engineering, Yeungjin College) ,  김상태 (Department of Electronics & Info-Communication Engineering, Yeungjin College) ,  윤준용 (DAccess Network Development Team, LG Uplus) ,  주양익 (Department of Electronics and Electrical Information Engineering, Korea Maritime and Ocean University)

초록
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본 논문에서는 모바일 단말을 이용한 광학문자인식(OCR) 기반의 개인 처방전 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자 개인처방전의 정보들을 자동으로 인식하여 입력할 수 있는 기술이다. 또한, 문자 인식률을 높이기 위하여 기존의 시스템에 전처리과정을 추가함으로써 성능개선을 하였다. 본 시스템을 이용한 그 응용 예로써 개인 처방전 관리 시스템, 알람 서비스, 의약정보 등을 구현하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We have implemented a personal prescription management system which enables resource-limited mobile device to utilize the optical character recognition technique. The system enables us to automatically detect and recognize the text in the personal prescription by using a optical character recognitio...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 못한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인 처방전을 개인이 자동으로 등록/관리할 수 있도록 시스템을 구현하고, 그 응용 모델로써 복용알람 서비스, 의약정보 서비스, 개인 질병 이력관리 서비스 등을 구현하였다. 또한, 기존의 OCR 엔진은 원본 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 매우 심한 단점이 있다[2].
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참고문헌 (6)

  1. R. Smith, “An Overview of the Tesseract OCR Engine,” IOSCON, 2007. 

  2. P. Ye and D. Doermann, “Learning features for predicting ocr accuracy, in Pattern Recognition,” 21st International Conference, pp. 3204-3207, 2012. 

  3. C. Liu, W. Freeman, R. Szeliski, and S. B. Kang, "Noise estimation from a single image, in Computer Vision and Pattern Recognition," IEEE Computer Society Conference, vol. 1, pp. 901908, June 2006. 

  4. , "A taxonomy for noise in images of paper documents - the physical noises, in Image Analysis and Recognition," Lecture Notes in Computer Science, vol. 5627, p. 844854, 2009. 

  5. A. Kae, G. B. Huang, C. Doersch, and E. G. Learned-Miller, “Improving state-of-the-art ocr through high-precision document-specic modeling,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010. 

  6. Matthews James, “An introduction to edge detection: the sobel edge detector,” IEEE Trans, 2002. 

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