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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
악보영상의 오선제거는 악보 인식의 향후 과정에 영향을 미치므로 중요한 문제이다. 본 논문에서는 두가지 단계로 구성된 악보영상의 오선제거에 대한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 super-resolution을 이용하여 입력영상의 화질을 개선한다. 오선제거 성능은 많은 경우 입력영상의 화질에 좌우된다. 그리고 나서 전통적인 심층학습네트워크인 CNN 대신 U-net을 이용하여 오선제거를 시도한다. U-net은 객체분할에 좋은 성능을 보이는 심층신경망으로 알려져 있으며 본 논문에서는 이러한 객체추출 및 분할성능에 탁월한 U-net을 활용함으로써 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법은 ICDAR/GREC 자료셋에 대하여 실험을 수행하였으며 기존방법보다 우수한 결과를 생성하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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