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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강현수
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2022
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본 논문은 컨테이너의 BIC-code를 인식하기 위한 전처리(pre-processing) 방법에 관한 것으로서, BIC-code가 포함된 관심 영역을 찾고 이 관심 영역을 광학 문자 인식에 용이하도록 워핑하기 위한 호모그래피 행렬을 추정할 수 있는 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크의 구조는 STN(Spatial Transformer Networks)의 구조를 차용하였으며, 관심 영역 검출, 호모그래피 변환을 위한 행렬 추정, 행렬을 이용한 워핑 단계로 구성되어 있다. 제안된 네트워크를 이용하여 관심 영역과 행렬을 동시에 추정하고, 추정된 행렬을 이용하여 관심 영역의 원근 왜곡을 바로 잡음으로써 BIC-code의 인식 정확도 향상에 기여한다. 성능 평가를 위하여 총 5인의 평가원이 출력 영상을 5점 만점으로 평가한 결과 평균 4.25점을 받았으며, 육안으로 확인했을 시 총 312장의 사진 중 224장의 사진이 완벽하게 보정됨과 동시에 관심 영역을 출력하였다.
목차
Ⅰ. 서 론 11.1 연구 배경 11.2 제안하는 방법 31.3 연구의 필요성 5Ⅱ. 관련 연구 62.1 Spatial Transformer Networks 62.1.1 Localisation Network 82.1.2 Grid generator 92.1.3 Differentiable image sampling 102.2 Xception 122.2.1 Inception 가설 122.2.2 합성곱과 Depthwise Separable 합성곱의 연속 142.2.3 Xception 구조 15Ⅲ. 제안하는 신경망 173.1 제안하는 신경망의 개요 173.2 제안하는 신경망 203.2.1 학습 데이터 구축 203.2.2 Localisation Network 223.2.3 Grid Generator 233.2.4 Differentiable Image Sampling 233.3 손실 함수 243.4 Optimizer 25Ⅳ. 실험 결과 264.1 학습 환경 264.2 결과분석 274.3 결과 영상 30Ⅴ. 결 론 34참고문헌 36별첨 A. 학습 코드 37별첨 B. Warping Layer 코드 39
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