OCR 엔진 기반 분류기 애드온 결합을 통한 이미지 내부 텍스트 인식 성능 향상

채호열; 석호식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 채호열 (Kangwon National University) 석호식 (Kangwon National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제4호

발행연도: 2020.12

수록면: 166 - 172 (7page)

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일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.

#Scene text recognition (STR) #Optical character recognition (OCR) #Text detection #Deep learning #Machine learning

참고문헌 (33)

참고문헌 신청

Y. Zhu / 2016 / Scene Text Detection and Recognition: Recent Advances and Future Trends / Front Compu. Sci 10:19~36

Z. Raisi / 2020 / Text Detection and Recognition in the Wild: a Review / arXiv:2006.04305

X. Chen / 2004 / Detecting and Reading Text in Natural Scenes / Proc. CVPR 2004

J. -J. Lee / 2011 / AdaBoost for Text Detection in Natural Scene / Proc. ICDAR 2011 :429~434

J. Baek / 2019 / What Is Wrong With Scene Text Recognition Model Comparisons? Dataset and Model Analysis / Proc. ICCV 2019 :4715~4723

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채호열

소속기관 Kangwon National University

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석호식

소속기관 Korea Military Academy

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 공학 > 컴퓨터학

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