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저자정보
유재필 (포항공과대학교) 손형석 (포항공과대학교) 조성현 (대구경북과학기술원) 이승용 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제8호
발행연도
2018.8
수록면
405 - 409 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.8.405

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

글자 인식 정보를 이용한 초해상도 글자 영상 복원
유재필 컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

2018

생성적 적대 네트워크를 이용한 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원
유재필 ,  손형석 ,  조성현 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.08 학술저널

2017

생성적 적대 네트워크를 이용한 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원
유재필 ,  손형석 ,  조성현 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 딥러닝 모델 중 하나인 generative adversarial network (GAN)을 사용하여 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 초해상도 영상 복원 방법은 일반적인 영상에 대한 특징들을 주로 학습하기 때문에 글자 영역의 복원에 대해서는 부족한 성능을 보인다. 글자 영상이 가지고 있는 특징은 일반 영상의 특징과 구분되므로 이를 별도로 처리하기 위한 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 데이터셋에 글자를 추가하고, 일반 영상에 대한 학습과 글자 영상에 대한 학습을 나누어 수행하여 글자 영역에 대해 개선된 초해상도 복원 방법을 제시한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 글자가 포함된 영상에 대하여 복원의 품질이 향상되는 것을 보인다.
#영상 처리 #초해상도 영상 #딥러닝 #생성적 적대 네트워크 #image processing #super-resolution #deep learning #generative adversarial network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 글자 영상의 특징
4. GAN 기반의 글자에 특화된 초해상도 영상 복원
5. 실험 및 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 38, No. 2, pp. 295- 307, Feb. 2016. J. Kim, J. K. Lee, and K. M. Lee, Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. C. Ledig, L. Theis, F. Huszar, J. Caballero, A. Cunningham, A. Acosta, A. Aitken, A. Tejani, J. Totz, Z. Wang, and W. shi, Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017. D. Glasner, S. Bagon, and M. Irani, Super-resolution from a single image, Proc. of the International Conference on Computer Vision, 2009. J.-B. Huang, A. Singh, and N. Ahuja, Single image super-resolution from transformed self-exemplars, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.

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