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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 178 - 184 (7page)
이용수
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카메라로 촬영한 야외 일반 영상에서 텍스트 이미지를 찾아내고 그 내용을 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반으로 활용될 수 있는 매우 중요한 기술이다. 하지만 텍스트 이미지가 저해상도인 경우에는 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나 블러 등의 열화가 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용 인식 성능의 하락이 발생하게 된다. 본 논문에서는 일반 영상에서의 저해상도 한글 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해서 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 텍스트 이미지 초해상화를 수행하였으며, 직접 구축한 고해상도-저해상도 한글 텍스트 이미지 데이터셋에 대하여 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 한글 텍스트 데이터셋
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (10)
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Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, B. Zhong, and Y. Fu, “Residual Dense Network for Image Super-Resolution,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2472-2481, 2018. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00262
J. Ma, Z. Liang, and L. Zhang, “A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-Resolution,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5911-5920, 2022. doi: https://doi.org/10.110
A. Vaswani et al. “Attention is All You Need,” Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 2017.
B. Shi, X. Bai, and C. Yao, “An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol.39, No.11, pp.2298-2304, 2016. doi
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