Inception 모듈 기반의 경량화된 한자 필기체 인식 모델 개발

Q: 이 논문에서 정의한 HCCR이란 무엇인가?

한자 필기체 인식 기술을 의미하며, 인식해야 할 클래스의 수가 매우 많고 글자 구조가 복잡하다는 특성으로 인해 구현 및 인식 성능 향상에 어려움이 따르는 기술적 영역을 말한다.

Q: Inception 모듈 기반 CNN 모델의 경량화가 한자 필기체 인식에 미치는 영향은 무엇인가?

연구 결과, Inception 모듈과 모델 양자화를 적용함으로써 기존 모델 대비 파라미터 수와 모델 크기를 획기적으로 줄였음에도 불구하고, 한자 필기체 인식에서 높은 정확도를 유지하며 모바일 환경 적용 가능성을 입증하였다.

김경환

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김경환 (부산신정고등학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 1,563 - 1,565 (3page)

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심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용한 이미지 인식 연구는 활발히 진행 중에 있다. 그 중에서도 언어 필기체 인식에 대한 정확도 향상에 많은 연구가 진행되었는데, 이 논문에서는 2014년 이미지 인식 대회(ILSVRC 14)에서 좋은 성적을 거둔 GoogLeNet에서 처음 제시된 Inception 모듈을 기반으로 구축한 깊은 컨볼루션 신경망을 한자 필기체 인식(HCCR) 문제에 적용하고, 이를 경량화하여 모바일 서비스에 적 ... 전체 초록 보기

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