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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,486 - 1,494 (9page)
이용수
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문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 동향
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli, “Image quality assessment: from error visibility to structural similarity,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, 2004.
W. Xing and K. Egiazarian, “End-to-end learning for joint image demosaicing, denoising and super-resolution,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3507-3516, 2021.
Y. Wei, S. Gu, Y. Li, R. Timofte, L. Jin, and H. Song, “Unsupervised real-world image super resolution via domain-distance aware training” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 13385-13394, 2021.
L. Wang, X. Dong, Y, Wang. X, Ying, Z. Lin, W. An, and Y. Guo, “Exploring sparsity in image super-resolution for efficient inference,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4917-4926, 2021.
Y. Jo, S. W. Oh, P. Vajda, and S. J. Kim, “Tackling the ill-posedness of super-resolution through adaptive target generation,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 16236-16245, 2021.
W. Xing and K. Egiazarian, “End-to-end learning for joint image demosaicing, denoising and super-resolution,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3507-3516, 2021.
Y. Wei, S. Gu, Y. Li, R. Timofte, L. Jin, and H. Song, “Unsupervised real-world image super resolution via domain-distance aware training” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 13385-13394, 2021.
L. Wang, X. Dong, Y, Wang. X, Ying, Z. Lin, W. An, and Y. Guo, “Exploring sparsity in image super-resolution for efficient inference,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4917-4926, 2021.
Y. Jo, S. W. Oh, P. Vajda, and S. J. Kim, “Tackling the ill-posedness of super-resolution through adaptive target generation,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 16236-16245, 2021.
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