교육용 도서 영상을 위한 효과적인 객체 자동 분류 기술Efficient Object Classification Scheme for Scanned Educational Book Image
- Other Titles
- Efficient Object Classification Scheme for Scanned Educational Book Image
- Authors
- 최영주; 김지해; 이영운; 이종혁; 홍광수; 김병규
- Issue Date
- Nov-2017
- Publisher
- 한국디지털콘텐츠학회
- Keywords
- 문서 저작권; 영상 분할; 시각 주의 정보; 딥 러닝; 캡션 추출; Document copyright; Image segmentation; Visual attention information; Deep learning; Caption extraction
- Citation
- 디지털콘텐츠학회논문지, v.18, no.7, pp 1323 - 1331
- Pages
- 9
- Journal Title
- 디지털콘텐츠학회논문지
- Volume
- 18
- Number
- 7
- Start Page
- 1323
- End Page
- 1331
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/2203
- DOI
- 10.9728/dcs.2017.18.7.1323
- ISSN
- 1598-2009
- Abstract
- 오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고 , 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.
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