스케일에 강인한 LLAH기반 문서 인식 알고리즘
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이재하 | - |
dc.contributor.author | 박정주 | - |
dc.contributor.author | 박종일 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-15T04:12:02Z | - |
dc.date.available | 2022-07-15T04:12:02Z | - |
dc.date.issued | 2016-11 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/153500 | - |
dc.description.abstract | 비슷한 코너의 모양을 가지는 다수의 글자가 포함된 문서 영상을 인식하는 일은 쉽지 않다. 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT 알고리즘은 코너를 기반으로 특징을 기술하는 알고리즘이기 때문에 각 글자가 비슷한 코너의 모양을 가지는 문서 영상 인식에서는 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 반면, LLAH는 각 단어의 크기를 알아내어 가우시안 필터와 이진화를 통해 단어를 하나의 점으로 나타내고 각 점과 점 사이의 기하 관계를 기술자로 표현하기 때문에 문서의 단어에서 점이 일관되게 추출된다면 좋은 인식 성능을 발휘한다. 그러나, 영상에서 단어의 크기를 알아내는 작업은 계산 측면에서 많은 비용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 LLAH를 사용하기 전에 반복적인 가우시안 필터와 이진화를 적용하여 단어의 크기를 알지 못하는 상황에서도 스케일에 강인하게 문서 영상을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. | - |
dc.format.extent | 2 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국방송미디어공학회 | - |
dc.title | 스케일에 강인한 LLAH기반 문서 인식 알고리즘 | - |
dc.title.alternative | Scale-Invariant Document Detection Algorithm Based on LLAH | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2016년도 한국방송·미디어공학회 추계학술대회, pp 161 - 162 | - |
dc.citation.title | 2016년도 한국방송·미디어공학회 추계학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 161 | - |
dc.citation.endPage | 162 | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07053353 | - |
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