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자료유형
학술저널
저자정보
Cho, Wooyeong (Department of Electronics Engineering, Kwangwoon University) Kwon, Juwon (Department of Electronics Engineering, Kwangwoon University) Kwon, Soonchu (Graduate School of Smart Convergence, Kwangwoon University) Yoo, Jisang (Department of Electronics Engineering, Kwangwoon University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제8권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
95 - 101 (7page)

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Recently, there have been many issues related to text recognition using Tesseract. One of these issues is that the text recognition accuracy is significantly lower for smaller fonts. Tesseract extracts text by creating an outline with direction in the image. By searching the Tesseract database, template matching with characters with similar feature points is used to select the character with the lowest error. Because of the poor text extraction, the recognition accuracy is lowerd. In this paper, we compared text recognition accuracy after applying various super-resolution methods to smaller text images and experimented with how the recognition accuracy varies for various image size. In order to recognize small Korean text images, we have used super-resolution algorithms based on deep learning models such as SRCNN, ESRCNN, DSRCNN, and DCSCN. The dataset for training and testing consisted of Korean-based scanned images. The images was resized from 0.5 times to 0.8 times with 12pt font size. The experiment was performed on x0.5 resized images, and the experimental result showed that DCSCN super-resolution is the most efficient method to reduce precision error rate by 7.8%, and reduce the recall error rate by 8.4%. The experimental results have demonstrated that the accuracy of text recognition for smaller Korean fonts can be improved by adding super-resolution methods to the OCR preprocessing module.
#Korean OCR #Tesseract #Super-resolution #Text-recognition #and Deep-learning

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참고문헌 (14)

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S. Mori / 1992 / Historical Review of OCR Research and Development / Proceedings of the IEEE 80(7):1029~1058 google schola I. Goodfellow / 2016 / Deep learning / MIT press google schola K. Greff / 2016 / LSTM: A search space odyssey / IEEE transactions on neural networks and learning systems 28(10) google schola W. shi / 2016 / Real-time single image and video super-resolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1874~1883 google schola C. Dong / 2014 / Learning a deep convolutional network for image super-resolution / European conference on computer vision google schola

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