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Dae-Gun Ko (Samsung S-Printing Solution) Su-Han Song (Samsung S-Printing Solution) Ki-Min Kang (Samsung S-Printing Solution) Seong-Wook Han (Samsung S-Printing Solution)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.6 No.1
발행연도
2017.2
수록면
53 - 59 (7page)

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Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lowercase characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.
#OCR #Deep-Learning #Convolutional neural networks #MNIST

목차

Abstract
1. Introduction
2. Dataset
3. Methods
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Y. LeCun, C. Cortes, and C. J. C. Burges. The MNIST Database of Handwritten Digits, Article (CrossRef Link) Caffe-OCR. OCR with Caffe Deep Learning Framework, Article (CrossRef Link) BLVC (Berkeley Vision and Learning Center). Caffe Deep Learning Framework, Article (CrossRef Link) R. Mither, S. Indalker, and N. Divekar. Optical Character Recognition, International Journal of Recent Technology & Engineering, IJRTE, 2013. Article (CrossRef Link) M. Dillgenti, P. Frasconi, and M. Gori. Hidden Tree Markov Models for Document Image Classification, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE, 2003. Article (CrossRef Link)

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