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저자정보
박용민 (인하대학교) 유지훈 (인하대학교) 홍성은 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,060 - 1,063 (4page)

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Optical Braille Recognition (OBR) is another form of Optical Character Recognition (OCR) task that automatically detects braille characters. Despite the importance and social effects of OBR, this task has been much less studied than OCR task. In this paper, we suggest a braille detection network robust to change of illumination and various conditions by leveraging deep neural networks. Lack of training data is one of the biggest challenges in developing deep learning-based braille detectors. To address this issue, we propose a new data set of digital braille images. Additionally, we apply data augmentation and transfer learning that shows promising results on small datasets under unstable conditions.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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