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초록·키워드
본 연구는 CNN 기반의 글자 단위 오류 모방기를 활용하여, 실제 OCR 시스템에서 발생하는 오류를 효과적으로 모사한 후보정 학습 데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 글자 이미지로부터 오류 가능성이 높은 대체 글자들을 예측하고, 이를 원문 텍스트에 적용하여 실제 OCR 오류와 유사한 형태의 오류 데이터를 생성한다. 생성된 데이터는 다양한 도메인의 문서에서 OCR 후보정 모델을 학습하는데 활용되 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093747766
