신경망 기반의 텍스춰 분석을 이용한 효율적인 문자 추출 = Efficient Text Localization using MLP - based Texture Classification

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 MLP와 MultiCAMShift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 영상 내 문자 추출 방법을 제안한다. MLP를 이용한 텍스춰 분석기는 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대해 효과적으로 문자 확률 영상을 생성하며, 문자 확률 영상 상에서 수행되는 MultiCAMShift 알고리즘은 국소 탐색만으로 효율적으로 문자 영역을 추출할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We present a new text localization method in images using a multi-layer perceptron (MLP) and a multiple continuously adaptive mean shift (MultiCAMShift) algorithm. An automatically constructed MLP-based texture classifier generates a text probability image for various types of images without an explicit feature extraction. The MultiCAMShift algorithm, which operates on the text probability image produced by an MLP, can place bounding boxes efficiently without analyzing the texture properties of an entire image.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 문자 추출
• 3. 실험 및 결과
• 4. 결론
• 참고문헌
• 저자소개