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김성수 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,061 - 1,075 (15page)

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2023

장면 이미지 속 한글 문자 인식을 위한 글자 단위 일관성 정규화 기반의 준지도학습 모델
김성수 ,  김성범 대한산업공학회지 2023.06 학술저널

2022

장면 이미지 속 한글 문자 인식을 위한 글자 단위 일관성 정규화 기반의 준지도학습 모델
김성수 ,  김성범 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Scene text recognition is a task that recognizes characters in scene images. Existing studies have been actively conducted based on English but little has been done on Korean. Because Korean does not have enough labeled data and has a large number of characters compared to English, it is more difficult to train Korean scene text recognition network. In addition, most of the previous studies trained the network using synthetic images rather than real images because of insufficient labeled data. However, using synthetic images can reduce generalization performance because of domain gap between real and synthetic images. In this study, we propose a Korean scene text recognition network using semi-supervised learning that overcomes the insufficient labeled data and domain gap. By using text alignment and consistency regularization specialized for scene text recognition, we can obtain better performance than the existing supervised and semi-supervised scene text recognition networks for three evaluation datasets. To the best of our knowledge, this is the first study that attempts semi-supervised learning for Korean scene text recognition.
#Consistency Regularization #Korean Text Recognition #Scene Text Recognition #Semi-Supervised Learning #Text Alignment

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안방법론
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

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