Flask 기반 전처리 파이프라인과 CNN 모델을 활용한 숫자 인식 시스템 구현

Context

사용자가 캔버스에 입력한 필기 숫자를 정확히 판별하기 위한 ML 기반 인식 시스템 필요. MNIST 데이터셋 포맷과의 정합성 확보를 위한 정밀한 이미지 전처리 과정이 핵심 과제로 분석됨.

Technical Solution

• HTML Canvas 기반의 base64 이미지 데이터를 POST 요청으로 전송하는 비동기 통신 구조 설계
• Grayscale 변환 및 Thresholding을 통한 이진화 처리로 데이터 노이즈 제거
• Contour Detection과 Noise Filtering을 활용한 유효 숫자 영역 추출 및 정제
• Dilation 및 Resizing 공정을 통한 MNIST 표준 입력 규격 최적화
• Pre-trained CNN 모델 기반의 추론 엔진을 Flask 백엔드에 통합하여 예측 결과 반환
• Azure AI TTS 및 AWS Kubernetes 기반 Serverless 아키텍처 도입을 통한 확장성 확보 계획