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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제8권 제3호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 131 - 137 (7page)
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This study proposes a method of learning and recognizing the characteristics that are the classification criteria of Hangul using Mask R-CNN, one of the deep learning techniques, to recognize and classify atypical Hangul characters. The atypical characters on the Hangul signboard have a lot of deformed and colorful shapes beyond the general characters. Therefore, in order to recognize the Hangul signboard character, it is necessary to learn a separate atypical Hangul character rather than the existing formulaic one. We selected the Hangul character '닭' as sample data and constructed 5,383 Hangul image data sets and used them for learning and verifying the deep learning model. The accuracy of the results of analyzing the performance of the learning model using the test set constructed to verify the reliability of the learning model was about 92.65% (the area detection rate). Therefore we confirmed that the proposed method is very useful for Hangul signboard character recognition, and we plan to extend it to various Hangul data.
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Y. Sun / 2014 / Advances in neural information processing systems :1988~1996
T. N. Kipf / Semi-supervised classification with graph convolutional networks / arXiv preprint
J. Ngiam / 2011 / Multimodal deep learning / Proc. 28th international conference on machine learning(ICML-11) :689~696
Xiaobin Zhang / 2018 / A Combination of RNN and CNN for Attention-based Relation Classification / Procedia Computer Science 131:911~917
문현철 / 2018 / 웨어러블 응용을 위한 CNN 기반 손 제스처 인식 / 방송공학회 논문지 23(2):246~252
T. N. Kipf / Semi-supervised classification with graph convolutional networks / arXiv preprint
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Xiaobin Zhang / 2018 / A Combination of RNN and CNN for Attention-based Relation Classification / Procedia Computer Science 131:911~917
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