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Oral Session I AI : 영상 분석

CUT-GAN과 Detectron2 기반 라벨지 자동 인식 및 추출 방법
End-to-End Table Content Recognition and Extraction Method : using CUTGAN and Detectron2

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.55-58
  • 저자
    남석현, 박도훈, 정상훈, 이세종, 김정홍
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A433510

원문정보

초록

한국어
산업에서 널리 쓰이는 재고관리 시스템은 형태의 라벨지를 사용함으로, 이를 컴퓨터가 자동으로 인식하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위하여 재고 관리를 위한 라벨지 자동 인식을 수행하는 머신러닝 기반 방법을 제안하였다. 제안할 방법은 CUT-GAN을 통하여 다양한 환경에서 라벨지 사진을 생성하고, Detectron2를 통하여 라벨지 내 표의 자동 인식률을 높였다. 라벨지 내의 표를 인식하여 OCR을 수행하는 이 방안은 기존의 OCR 방식보다 더욱 정확하게 디지털 인식을 수행함으로써 업계에서의 업무 디지털화를 앞당기 는 효과가 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험 및 결과
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경 및 결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

CUT-GAN Detectron2 OCR 라벨지 자동 인식

저자

  • 남석현 [ 경북대학교 컴퓨터학부 ]
  • 박도훈 [ 경북대학교 컴퓨터학부 ]
  • 정상훈 [ 경북대학교 컴퓨터학부 ]
  • 이세종 [ 경북대학교 컴퓨터학부 ]
  • 김정홍 [ 경북대학교 컴퓨터학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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