![그림 1. TATT<sup>[3]</sup>의 모델 구조 Fig. 1. Architecture of TATT<sup>[3]</sup>](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/ksbe/BSGHC3/2023/v28n2/BSGHC3_2023_v28n2_178_f0001.png "그림 1. TATT<sup>[3]</sup>의 모델 구조 Fig. 1. Architecture of TATT<sup>[3]</sup>")
![그림 2. CRNN<sup>[5]</sup>의 모델 구조 Fig. 2. Architecture of CRNN<sup>[5]</sup>](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/ksbe/BSGHC3/2023/v28n2/BSGHC3_2023_v28n2_178_f0002.png "그림 2. CRNN<sup>[5]</sup>의 모델 구조 Fig. 2. Architecture of CRNN<sup>[5]</sup>")
![그림 3. CDistNet<sup>[7]</sup>의 모델 구조 Fig. 3. Architecture of CDistNet<sup>[7]</sup>](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/ksbe/BSGHC3/2023/v28n2/BSGHC3_2023_v28n2_178_f0003.png "그림 3. CDistNet<sup>[7]</sup>의 모델 구조 Fig. 3. Architecture of CDistNet<sup>[7]</sup>")
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텍스트 인식률 개선을 위한 한글 텍스트 이미지 초해상화
Korean Text Image Super-Resolution for Improving Text Recognition Accuracy
원문보기
방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.28 no.2, 2023년, pp.178 - 184
권준형 (서울대학교 전기.정보공학부 뉴미디어통신공동연구소) , 조남익 (서울대학교 전기.정보공학부 뉴미디어통신공동연구소)
초록
카메라로 촬영한 야외 일반 영상에서 텍스트 이미지를 찾아내고 그 내용을 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반으로 활용될 수 있는 매우 중요한 기술이다. 하지만 텍스트 이미지가 저해상도인 경우에는 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나 블러 등의 열화가 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용 인식 성능의 하락이 발생하게 된다. 본 논문에서는 일반 영상에서의 저해상도 한글 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해서 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 텍스트 이미지 초해상화를 수행 하였으며, 직접 구축한 고해상도-저해상도 한글 텍스트 이미지 데이터셋에 대하여 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
Abstract
AI-Helper
Finding texts in general scene images and recognizing their contents is a very important task that can be used as a basis for robot vision, visual assistance, and so on. However, for the low-resolution text images, the degradations, such as noise or blur included in text images, are more noticeable,...
주제어
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참고문헌 (10)
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저자의 다른 논문 :
- [본원] 대전광역시 유성구 대학로 245 한국과학기술정보연구원
- [분원] 서울시 동대문구 회기로 66 한국과학기술정보연구원
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