04. OCR_EMNIST ( 안드로이드 )

프로젝트 명 : 간단한 OCR 어플리케이션

Tensorflow <-> 안드로이드 포팅 연습겸 짜봤습니다. 자세한 모델 정확도는 맨 하단에 시각화 되어있고

 TestSet보다 실제 어플에 넣고 제 글씨로 인식해봤을 때는 훨씬 인식이 더 잘 되는 것 같네요.

안드로이드 프로젝트는 용량관계로 업로드 못했는데 댓글 주시면 첨부해서 메일 드리겠습니다.

노트북 주소 : https://colab.research.google.com/drive/1imkiWePA9vj3zHfOTYRc_Qp55DD8cEc4

주의 : 라벨중에 대소문자가 거의 같은 문자 i 같은것은 대문자만 라벨링 되어있습니다. ( 영어 대,소문자 26 * 2 가 아니라 소문자중에 대문자와 

똑같이 생긴 문자 5개는 빠져있습니다. )

< 실행 화면 >

 < X를 95% 확률로 X 라고 인식 >

< 7을 너무 정직하게 써버려서 잘 될까 싶었는데 잘 되네요 >

< B 같은 경우에는 8 과 약간 혼동되지만 정상적으로 인식 된걸 알 수 있습니다 >

< 9 또한 아주 살짝이지만 q와 혼동되는 경우가 있네요 >

< Test Set에 대한 모델 예측 결과 Confusion Maxrix 히트맵 >

라벨은 왼쪽부터 0~9, A-Z, a-z 순이고 상단 Colab 노트북에 가시면 더욱 자세히 보실 수 있습니다.

< 각 라벨별 정확도 ( Confusion Maxrix의 대각선 ) 시각화 >

마찬가지로 Colab 노트북에 가시면 더욱 자세히 보실 수 있습니다.