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FPN(Feature Pyramid Network)을 이용한 고지서 양식 인식

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dc.contributor.author김대진-
dc.contributor.author황치곤-
dc.contributor.author윤창표-
dc.date.accessioned2023-04-27T18:40:22Z-
dc.date.available2023-04-27T18:40:22Z-
dc.date.issued2021-04-
dc.identifier.issn2234-4772-
dc.identifier.issn2288-4165-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/5125-
dc.description.abstract4차산업 혁명 시대를 맞아, 기술의 변화가 다양한 분야에 적용되고 있다. 고지서 분야에서도 자동화, 디지털화, 데이터관리가 되고 있다. 사회에서 유통되는 고지서의 형태는 수만 가지 이상이며, 이를 자동화, 디지털화, 데이터관리를 위해서는 고지서 인식이 필수적이다. 현재 다양한 고지서들을 관리하기 위해서 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용한다. 이때, 정확도를 높이기 위해, 먼저 고지서 양식을 인식하면, OCR 인식 시 더 높은 인식률을 가질 수 있다. 본 논문에서는 고지서 양식을 구분하기 위해 인덱스로 사용할 수 있는 로고를 객체 인식하였으며, 이때 로고의 크기가 전체 고지서 대비 작으므로 딥러닝 기술 중 FPN(Feature Pyramid Network)을 작은 객체 검출에 활용하였다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘을 통해서 자원 낭비를 줄이고, OCR 인식 정확도를 높일 수 있었다.-
dc.format.extent7-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국정보통신학회-
dc.titleFPN(Feature Pyramid Network)을 이용한 고지서 양식 인식-
dc.title.alternativeRecognition of Bill Form using Feature Pyramid Network-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.6109/jkiice.2021.25.4.523-
dc.identifier.bibliographicCitation한국정보통신학회논문지, v.25, no.4, pp 523 - 529-
dc.citation.title한국정보통신학회논문지-
dc.citation.volume25-
dc.citation.number4-
dc.citation.startPage523-
dc.citation.endPage529-
dc.identifier.kciidART002709302-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorBill form-
dc.subject.keywordAuthorFeature pyramid network-
dc.subject.keywordAuthorSmall object detection-
dc.subject.keywordAuthorDeep learning-
dc.subject.keywordAuthorOptical character recognition-
dc.subject.keywordAuthor고지서 양식-
dc.subject.keywordAuthorFPN-
dc.subject.keywordAuthor작은 객체 검출-
dc.subject.keywordAuthor딥러닝-
dc.subject.keywordAuthorOCR-
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