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어텐션 중심을 이용한 글자 단위 영역 검출
Character-level Region Detection Using Attention Center 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회, 2019 Oct. 30, 2019년, pp.952 - 953  

김지인 (고려대학교 전기전자공학과) ,  정창성 (고려대학교 전기전자공학과)

초록
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최근 딥러닝으로 진행되는 광학 문자 인식 분야는 대부분 단어 단위로 인식하는 것으로 글자 단위의 영역을 검출하는 데에는 적합하지 못하다. 본 연구는 각 글자의 영역을 검출하기 위해 기존의 딥러닝을 이용한 광학 문자 인식 절차인 단어 분리 과정과 단어 인식 과정을 유지하면서 어텐션 중심을 이용하여 각 글자의 영역을 보다 정확하게 검출하는 것을 목표로 한다. 제안하는 모델은 CRAFT 와 Attention Network 를 사용한 OCR 과정을 확장한 모델로 각 단어 문자열 결과물에 각 글자의 영역을 추가로 나타내게 되며 각 글자와 라벨 간의 IOU 평균은 0.671 로 나타났다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 딥러닝을 이용한 방법을 유지하되 추가적인 과정을 통해 각 글자의 영역을 검출하는 방법을 제안하며 이 방법을 통해 궁극적으로 위에 나타난 예외사항 등을 해결하고자 한다.
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