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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 1,271 - 1,279 (9page)
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문자 영역 검출이란 수기 혹은 인쇄된 문서에서 문자의 영역을 검출하는 기술이다. 검출된 문자 영역들은 인식 단계를 거쳐 디지털화되며 이는 활용 목적에 따라 다양한 곳에서 활용된다. 하지만 문자 단위의 검출 결과는 대용량 문서를 인식해야 하는 산업 현장의 문자 인식 단계에는 적합하지 않다. 또한, 문서 내 존재하는 표는 문자 영역 검출 단계에서 오검출을 야기하며 이는 문자 인식 단계에서 악영향을 끼친다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 표의 테두리 정보를 활용한 문자 영역 검출 방법을 제안한다. 표의 테두리 정보를 활용하기 위하여 제안하는 방법은 2개 디코더를 추가하고 간접적인 학습을 유도하기 위하여 각 디코드의 흐름을 조절하였다. 실험을 통해 표의 테두리 유사 라벨을 이용한 약지도 학습 방법이 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 수집
Ⅳ. 제안하는 방법
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. Xiao, M. Xue, T. Lu, Y. Wu, and S. Palaiahnakote, “A Text-Context-Aware CNN Network for Multi-oriented and Multi-language Scene Text Detection,” in Proceedings of International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 695-700, 2019.
O. Tursun, R. Zeng, S. Denman, S. Sivapalan, S. Sridharan, and C. Fookes, “MTRNet: A Generic Scene Text Eraser,” in Proceedings of International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 39-44, 2019.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770- 778, 2016.
S. Xie, R. Girshick, P. Dollar, Z. Tu, and K. He, “Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Network,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1492-1500, 2017.
G. Pavlakos, L. Zhu, X. Zhou, and K. Daniilidis, “Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape from a Single Color Image,” in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 459-468, 2018.
O. Tursun, R. Zeng, S. Denman, S. Sivapalan, S. Sridharan, and C. Fookes, “MTRNet: A Generic Scene Text Eraser,” in Proceedings of International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 39-44, 2019.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770- 778, 2016.
S. Xie, R. Girshick, P. Dollar, Z. Tu, and K. He, “Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Network,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1492-1500, 2017.
G. Pavlakos, L. Zhu, X. Zhou, and K. Daniilidis, “Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape from a Single Color Image,” in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 459-468, 2018.
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