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저자정보
김상준 (서울과학기술대학교) 최진원 (서울과학기술대학교) 김도영 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2022.3
수록면
185 - 197 (13page)

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최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.
#deep learning #Data labeling #artificial data set #Synthetic data set #Object Detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인조 번호판 데이터 생성 시스템
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
OpenImage [Internet] https://storage.googleapis.com/openimages/web/factsfigures.html MS CoCO [Internet] https://cocodataset.org/#home CIFAT-10 [Internet] http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Jin-Ho Kim, and Duck-soo Noh "Vehicle License Plate Recognition System By Edge-based Segment Image Generation", JOURNAL OF THE KOREA CONTENTS ASSOCIATION 12(3), 2012.3, 9-16 doi: https://doi.org/10.5392/JKCA.2012.12.03.009 dbpia Hyoung-chul oh and Jong-Ho choi "A Recognition Algorithm of Car License Plate using Edge Projection and Directivity Vector", The Journal of Korean Institute of Information Technology 7(1), 2009.2, 83-92. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01149744 dbpia

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