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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
최영주김지해이영운이종혁홍광수김병규
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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Kim, Byung Gyu
공과대학 (인공지능공학부)
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