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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이장원 (경북대학교) 장길진 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제7호(통권 제488호)
발행연도
2018.7
수록면
40 - 47 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.7.40

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한자는 한국에 사용되는 중국 문자를 의미한다. 인쇄술이 보편화되기 이전의 대부분의 전통 기록물에서는 한자를 기록하기 위하여 붓을 사용하였으며, 이에 따라 획의 굵기와 글자의 크기가 매우 제각각이며, 한자의 위치 및 크기를 예측하기가 매우 어렵다. 한자는 표의문자로써 서로 다른 형태가 매우 많이 존재하며 필기체 한자 인식을 위해서는 전통기록물로부터 개별한자를 분할하여 인식하는 것이 성공적인 초서체 인식 및 번역을 위해 필요하다. 이 논문에서 우리는 최첨단의 객체 탐지 기술인 YOLO(you only look once)를 이용하여 한자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빈 배경 영상에 분할된 한자를 임의로 재배치함으로서 YOLO를 위한 훈련 데이터를 생성하여, 초서체와 같이 정답이 충분하게 주어지지 않은 위치 검출 문제를 해결하는데 적합하다. 자동으로 생성된 입력영상뿐만 아니라 실제 문서에 대한 실험 결과는 측정된 IOU(Intersection Over Union)에서 향상된 결과를 보여줌으로써 제안한 방법이 한자 분할 시스템을 설계하는데 효과적이라는 것을 보였다.
#Hanja #object detection #OCR (optical character recognition) #deep neural network #YOLO

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Y. Zhang, “Deep convolutional Network for Handwritten Chinese Character Recognition,” University of Stanford, CS231N course project J. Clerk Maxwell, A Treatise on Electricity and Magnetism, 3rd ed., vol. 2. Oxford: Clarendon, 1892, pp. 68-73. Z. Zhong, L. Jin and Z. Xie, “High performance offline handwritten Chinese character recognition using GoogLeNet and directional feature map,” in Document Analysis and Recognition(ICDAR), 13th International Conference on IEEE, pp. 846-850, May 2015. W. Yang, L. Jin, Z. Xie and Z. Feng, “Improved deep convolutional neural network for online handwritten Chinese character recognition using domain-specific knowledge,” in Document Analysis and Recognition (ICDAR), 13th International Conference on. IEEE, pp. 551-555, May 2015. G. Georgakis, A. Mousavian, A. C. Berg, and J. Kosecka, “Synthesizing Training Data for Object Detection in Indoor Scenes” .In:CoRRabs/1702.07836(2017). arXiv:1702.07836.url:http://arxiv.org/abs/1702.07836. I. J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative Adversarial Networks,” In:Advances in Neural Information Processing Systems 27. Ed. by Z. Ghahramani etal. Curran Associates, Inc., 2014, pp. 2672-2680.

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