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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 15 - 22 (8page)
이용수
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인공지능 진보에 따라서 컴퓨터 비전을 포함한 다양한 분야에서 인공지능을 활용하고 있다. 특히 주어진 이미지에서 객체와 배경을 분리하여 인식하는 기법들이 발달됨에 따라서 기존 객체 분할로 사용되던 기술들이 가지고 있던 단점들을 극복할 수 있는 방안으로 활용이 가능하다. 기존의 기술의 경우 한자와 같이 특별한 객체를 정확하게 검출하지 못하고, 영역분할 요류 및 영역 겹침 오류가 나타난다. 본 논문은 한자 사전 작업에 앞서 고서 스캔 이미지에서 활자를 검출 및 추출에 기존 알고리즘이 가지는 제약점을 살펴보며, 활자 검출에 있어서 mask R-CNN의 활용 가능성 및 성능에 대한 평가하여 기존 알고리즘 대비 mask R-CNN의 활용성이 높음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. Mask R-CNN 을 활용한 한자 검출 제안 및 실험
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 감사의 글
Ⅶ. 참고문헌
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
N. Senthilkumaran / 2009 / Edge Detection Techniques for Image Segmentation – A Survey of Soft Computing Approaches / International Journal of Recent Trends in Engineering 1(2)
Orlando J. Tobias / 2002 / Image Segmentation by Histogram Thresholding Using Fuzzy Sets / IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING 11(12)
K. He / 2017 / Mask r-cnn
R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / CVPR
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / NIPS
Orlando J. Tobias / 2002 / Image Segmentation by Histogram Thresholding Using Fuzzy Sets / IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING 11(12)
K. He / 2017 / Mask r-cnn
R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / CVPR
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / NIPS
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