표의 윤곽선 정보를 사용한 문단 검출 향상 방법

Abstract

광학 문자 인식은 다양한 분야에서 사용되는 기술이며 글자 검출, 글자 인식으로 구성된다. 산업 현장에서 광학 문자 인식을 사용하여 다량의 문서를 처리할 때, 단어 단위로 처리하는 것보다 문단 단위로 처리하는 것이 적합하다. 또한, 문서내의 표는 문자 검출 단계에서 오검출을 야기하며 문자 검출 성능을 저하시킨다. 본 논문은 표의 윤곽선으로 인한 오검출 문제를 최소화하기 위해 표의 윤곽선과 문단 영역 정보를 같이 학습하는 다중 작업 학습을 사용한 문단 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문단, 표의 윤곽선 검출 영향을 받을 네트워크로 구성하였으며, 문단 검출 네트워크가 표의 윤곽선 검출 네트워크에 영향을 받을 수 있게 구성하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 F-척도 기준 0.7% 향상하였다.