korean-handwriting-rec · 한국어 손글씨 OCR

손글씨도 읽는 PP-OCRv5.

한국어 | English · 모델 파일 · GitHub

korean-handwriting-rec은 PP-OCRv5에 한국어 손글씨를 더 가르친 OCR 인식 모델입니다. AI Hub 손글씨·공문서 데이터로 추가 학습했으며, 약 15MB의 ONNX 모델을 CPU에서 실행할 수 있습니다.

손글씨 단어 정확도 67.2% → 97.4%. 학습에 쓰지 않은 2만 단어에서 기존 모델과 비교했습니다. 평가 결과

RapidOCR에서는 인식 모델과 글자 사전 경로를 지정해 연결합니다.

빠른 시작

저장소를 받은 뒤 RapidOCR 3.x와 ONNX Runtime을 설치합니다.

git clone https://github.com/VerifiedIdiot/korean-handwriting-rec.git
cd korean-handwriting-rec
python -m pip install "rapidocr>=3,<4" onnxruntime

저장소 루트에서 실행합니다. scan.png는 읽을 이미지의 경로로 바꿉니다.

from rapidocr import RapidOCR

engine = RapidOCR(params={
    "Rec.model_path": "model/rec_korean_hw.onnx",
    "Rec.rec_keys_path": "model/ppocrv5_korean_dict.txt",
})
result = engine("scan.png", use_cls=False)
print(result.txts)

이 예제는 정방향 이미지를 기준으로 자동 방향 분류를 끕니다. 이 저장소는 글자 인식 모델을 제공하며, 검출 모델은 RapidOCR이 별도로 사용합니다. 첫 실행에는 검출 모델을 내려받기 위한 인터넷 연결이 필요할 수 있습니다.

인식 성능

모델 공개 당시, 학습에 쓰지 않은 같은 평가 이미지로 기존 korean_PP-OCRv5_mobile_rec과 비교한 결과입니다.

단어 평가는 정답 영역으로 잘라낸 이미지를 사용했으며, 글자 사전 밖 문자가 든 단어는 제외했습니다.

• 단어 정확도: 인식한 문자열 전체가 정답과 일치한 비율입니다. 평가 코드
• CER(문자 오류율): 정답 글자 수 대비 문자 편집 거리입니다. 아래 흘림체 문장 평가는 띄어쓰기를 제외합니다. 낮을수록 좋습니다. 평가 코드

글자 영역을 읽은 결과이며, 문서 전체의 검출 정확도나 표·레이아웃 복원 성능을 뜻하지 않습니다. 흐리거나 겹친 글씨는 잘못 읽을 수 있습니다.

세부 평가 결과

앞의 여섯 행은 손글씨 단어 2만 개의 하위 집합, 뒤의 세 행은 정부 서식 인쇄 글자 6천 단어의 하위 집합입니다.

같은 이미지에서 읽은 결과

자주 묻는 질문

기존 PP-OCRv5 대신 쓸 수 있나요?

RapidOCR에서는 위 예시처럼 인식 모델과 사전 경로를 지정합니다. 글자 검출 모델은 기존 것을 사용할 수 있습니다. 다른 OCR 도구에 연결할 때는 해당 도구의 입력 전처리와 출력 해석 방식을 확인해야 합니다.

GPU나 외부 API가 필요한가요?

ONNX Runtime으로 CPU에서 실행할 수 있으며, 인식할 이미지를 외부 OCR API에 보내지 않습니다. 오프라인에서 쓰려면 패키지와 사용할 검출·인식 모델을 미리 준비해야 합니다. 방향 분류를 사용한다면 분류 모델도 필요합니다.

인쇄된 글자도 읽나요?

공문서 인쇄 글자를 함께 학습했습니다. 정부 서식 평가 결과와 금액·날짜 인식 예시는 위 표에 있습니다.

PDF의 표나 문서 구조도 추출하나요?

아니요. 이 모델은 글자 영역의 텍스트를 읽습니다. PDF를 이미지로 바꾸거나 표·레이아웃을 분석하는 기능은 포함하지 않습니다.

학습 방법

PaddleOCR의 사전학습 모델을 PyTorch로 옮겨 Mac GPU(MPS)에서 두 단계로 추가 학습했습니다. 글자 사전은 기존 PP-OCRv5 한국어 모델의 것을 유지했습니다.

1. 손글씨 386만 단어를 1 epoch 학습했습니다. 샘플의 20%는 같은 단어를 인쇄체로 렌더링해 섞었습니다.
2. 정부 서식 인쇄 글자 42만 단어와 필기체 30만 단어에 1단계 손글씨 120만 단어를 섞어 이어서 학습했습니다.

학습 · ONNX 내보내기 · 단어 평가 · 문장 평가

데이터 출처와 라이선스

이 모델은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 구축된 위 AI Hub 데이터를 활용했습니다. 학습 데이터는 이 저장소에 포함하지 않으며, AI Hub에서 별도로 신청해야 합니다.

모델과 코드는 Apache-2.0으로 공개합니다. AI Hub 데이터에는 별도의 이용 조건이 적용됩니다.

기반 모델과 글자 사전은 PaddleOCR, PyTorch 변환은 PaddleOCR2Pytorch를 사용했습니다.