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U-Net Architecture for Ancient Handwritten Chinese Character Detection in Han Dynasty Wooden Slips 한나라 나무 전표의 고대 필기 한자 감지를 위한 U-Net 아키텍처

Hojun SHIMOYAMA, Soh YOSHIDA, Takao FUJITA, Mitsuji MUNEYASU

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요약 :

최근 문자 감지기는 심층 신경망을 사용하여 모델링되었으며 자연 장면의 텍스트 감지, 역사적 문서의 문자 감지 등 다양한 작업에서 높은 성능을 달성했습니다. 그러나 기존 방법은 다양한 문자 크기 및 종횡비, 높은 문자 밀도 및 가까운 문자 간 거리로 인해 나무 전표에 대한 높은 감지 정확도를 달성할 수 없습니다. 본 연구에서는 문자 영역과 문자 간 경계를 학습하는 새로운 U-Net 기반 문자 검출 및 위치 파악 프레임워크를 제안합니다. 제안하는 방법은 문자 간 수직 및 수평 경계를 동시에 학습함으로써 문자 영역의 학습 성능을 향상시킨다. 또한, 학습된 문자 경계 영역을 활용하여 간단하고 저렴한 후처리 기능을 추가함으로써 가까운 동네에 있는 문자 그룹의 위치를 ​​보다 정확하게 감지할 수 있습니다. 본 연구에서는 목제 전표 데이터세트를 구축합니다. 실험을 통해 제안된 방법이 역사적 문서에 대한 최첨단 문자 감지 방법을 포함하여 기존 문자 감지 방법보다 성능이 우수하다는 것을 입증했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.11 pp.1406-1415
발행일
2023/11/01
공개일
2023/05/15
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2023SMP0007
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Smart Multimedia & Communication Systems)
범주
영상

작성자

Hojun SHIMOYAMA
  Kansai University
Soh YOSHIDA
  Kansai University
Takao FUJITA
  Kansai University
Mitsuji MUNEYASU
  Kansai University

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