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개별 문자 또는 편방의 변이를 학습하여 편방의 조합을 실제 문자를 기준으로 학습시켜, 편방의 조합으로 조합 가능한 모든 문자를 생성할 수 있도록 하는 변이 형성부;상기 변이 형성부에서 생성된 여러 언어 및 종류의 문자들과 노이즈를 서로 다른 크기와 형태의 페이지 안에 랜덤하게 채워 넣어 가상 페이지를 갖는 책을 생성하는 가상 페이지 형성부;상기 가상 페이지 형성부에서 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하고 변이 형성부에서 생성된 문자들이 어떤 언어인지 분류 학습을 하고, 하부 구성요소 위치 및 종류를 학습하는 네트워크 학습부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 변이 형성부는,개별 문자 또는 편방의 변이를 학습하여 편방의 조합을 실제 문자를 기준으로 학습시켜, 편방의 조합으로 조합 가능한 모든 문자를 생성하여 하부 구성요소 변이를 형성하는 하부 구성요소 변이 형성부와,다른 크기와 형태, 굵기, 기울기, 서체의 가능한 변이들이 포함되도록 테스트 이미지들을 학습해서 글자 변이를 형성하는 글자 변이 형성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 가상 페이지 형성부는,문자 크기와 옆 문자와의 간격들을 일정 범위 내에서 랜덤하게 변화시켜 실제 문서와 유사한 변이를 생성하는 크기 및 간격 변이 생성부와,페이지 자체에 실제 문서에서 뽑아낸 노이즈 및 블록(block), 그림(figure), 표(table)를 포함하는 문자가 아닌 영역을 바탕으로 딥러닝 네트워크로 여러 변이의 노이즈, 블록, 그림 및 표를 생성하여 실제 환경과 유사한 문서를 생성하는 영역 기반 문서 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 네트워크 학습부는,상기 가상 페이지 형성부에서 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하여 문자 영역을 검출하는 문자 영역 검출부와,상기 변이 형성부에서 생성된 문자들이 어떤 언어인지 분류 학습을 하는 언어 종류 분류부와,하부 구성요소가 있는 문자일 경우 분류 네트워크(classification network)를 이용하여 하부 구성요소의 위치를 학습하고, 하부 구성요소의 종류 및 포함 여부를 학습하는 하부 구성요소 위치 학습부 및 하부 구성요소 종류 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 시스템
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제 4 항에 있어서, 하부 구성 요소가 없는 언어이면 생성된 페이지들의 문자 영역을 직접 학습하여 개별 문자로 검출(detection) 및 분할(segmentation)하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 시스템
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개별 문자 또는 편방의 변이를 학습하여 편방의 조합을 실제 문자를 기준으로 학습시켜, 편방의 조합으로 조합 가능한 모든 문자를 생성하여 하부 구성요소 변이를 형성하는 단계;다른 크기와 형태, 굵기, 기울기, 서체의 가능한 변이들이 포함되도록 테스트 이미지들을 학습해서 글자 변이를 형성하는 단계;변이 형성부에서 생성된 여러 언어 및 종류의 문자들과 노이즈를 서로 다른 크기와 형태의 페이지 안에 랜덤하게 채워 넣어 가상 페이지를 갖는 책을 생성하는 가상 페이지 형성 단계;상기 가상 페이지 형성 단계에서 생성된 페이지들의 문자 영역을 검출하고, 변이 형성에 의해 생성된 문자들이 어떤 언어인지 분류 학습을 하고, 하부 구성요소 위치 및 종류를 학습하는 네트워크 학습 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 가상 페이지 형성 단계는,문자 크기와 옆 문자와의 간격들을 일정 범위 내에서 랜덤하게 변화시켜 실제 문서와 유사한 변이를 생성하는 크기 및 간격 변이 생성 단계와,페이지 자체에 실제 문서에서 뽑아낸 여러 노이즈 및 블록(block), 그림(figure), 표(table)를 갖는 문자가 아닌 영역을 바탕으로 딥러닝 네트워크로 여러 변이의 노이즈, 블록, 그림 및 표를 생성하여 실제 환경과 유사한 문서를 생성하는 영역 기반 문서 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 네트워크 학습 단계는,가상 페이지 형성부에서 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하여 문자 영역을 검출하는 문자 영역 검출 단계와,변이 형성부에서 생성된 문자들이 어떤 언어인지 분류 학습을 하는 언어 종류 분류 단계와,하부 구성요소가 있는 문자일 경우 분류 네트워크(classification network)를 이용하여 하부 구성요소의 위치를 학습하는 단계와,하부 구성요소의 종류 및 포함 여부를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성 방법
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개별 문자 또는 편방의 변이를 학습하여 편방의 조합을 실제 문자를 기준으로 학습시켜, 편방의 조합으로 조합 가능한 모든 문자를 생성할 수 있도록 하는 변이 형성부;상기 변이 형성부에서 생성된 여러 언어 및 종류의 문자들과 노이즈를 서로 다른 크기와 형태의 페이지 안에 랜덤하게 채워 넣어 가상 페이지를 갖는 책을 생성하는 가상 페이지 형성부;상기 가상 페이지 형성부에서 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하고, 문자 영역을 검출하여 변이 형성부에서 생성된 문자들이 어떤 언어인지 분류 학습을 하고, 하부 구성요소 위치 및 종류를 학습하는 네트워크 학습부;상기 네트워크 학습부에서 학습된 결과를 이용하여 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하여 개별 문자를 구분하고, 어떤 언어인지 확인하여 하부 구성 요소의 구성을 인식하거나 그 위치를 파악하여 문자를 인식 및 검색하는 혼합문자 인식 및 검색부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 시스템
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제 9 항에 있어서, 상기 혼합문자 인식 및 검색부는,생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하여 개별 문자로 구분하는 문자 영역 구분부와,문자 영역 구분부에서 구분된 문자 영역을 검출하는 문자 영역 검출부와,네트워크를 이용하여 어떤 언어인지 확인하는 언어 종류 분류부와,하부 구성요소가 있는 언어라면 네트워크를 이용하여 하부 구성 요소의 구성을 인식하거나 그 위치를 파악하는 하부 구성요소 위치 인식부와,하부 구성 요소가 있는 문서일 경우, 각 문자의 데이터 베이스에서 하부 구성요소의 조합과 구조 관계로 검색하여 각 문자를 인식하는 하부 구성요소 종류 인식부와,구성요소들과 그 관계를 파악한 후 데이터베이스에서 구성요소를 먼저 검색한 후 그 안에서 구성요소 간의 관계를 재검색하여 문자를 인식 및 검색할 수 있도록 하는 구성요소 기반 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 시스템
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제 9 항에 있어서, 하부 구성요소가 없는 문자의 경우 하부 구성요소의 포함여부를 학습하는 네트워크 또는 region proposal network가 있는 faster-RCNN, mask-RCNN 들을 포함하는 딥러닝 네트워크의 어느 하나를 이용하여 직접 문자를 인식하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 시스템
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제 9 항에 있어서, 하부 구성요소가 합쳐져 하나의 요소로 쓰이는 상위 요소인 경우에는,문자에서 상위 구성 요소를 먼저 인식하고 구성 요소끼리의 관계를 기준으로 분류를 하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 시스템
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변이 형성 단계 및 가상 페이지 형성 단계, 네트워크 학습 단계를 수행하여 혼합 문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 하는 단계;네트워크 학습 단계에서 학습된 결과를 이용하여 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하여 개별 문자를 구분하는 단계;하부 구성요소가 없는 문자의 경우 직접 문자를 인식하고, 하부 구성요소가 있는 언어라면 네트워크를 이용하여 하부 구성 요소의 구성을 인식하거나 그 위치를 파악하는 단계;하부 구성요소가 합쳐져 하나의 요소로 쓰이는 상위 요소인 경우에는 문자에서 상위 구성 요소를 먼저 인식하고 구성 요소끼리의 관계를 기준으로 분류하는 단계;하부 구성 요소가 있는 문서일 경우, 각 문자의 데이터 베이스에서 하부 구성요소의 조합과 구조 관계로 검색하여 각 문자를 인식하여 검색 결과를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 가상 페이지 형성 단계는,문자 크기와 옆 문자와의 간격들을 일정 범위 내에서 랜덤하게 변화시켜 실제 문서와 유사한 변이를 생성하는 크기 및 간격 변이 생성 단계와,페이지 자체에 실제 문서에서 뽑아낸 여러 노이즈 및 블록(block), 그림(figure), 표(table)를 갖는 문자가 아닌 영역을 바탕으로 딥러닝 네트워크로 여러 변이의 노이즈, 블록, 그림 및 표를 생성하여 실제 환경과 유사한 문서를 생성하는 영역 기반 문서 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 네트워크 학습 단계는,가상 페이지 형성부에서 생성된 페이지들의 문자 영역을 학습하여 문자 영역을 검출하는 문자 영역 검출 단계와,변이 형성부에서 생성된 문자들이 어떤 언어인지 분류 학습을 하는 언어 종류 분류 단계와,하부 구성요소가 있는 문자일 경우 분류 네트워크(classification network)를 이용하여 하부 구성요소의 위치를 학습하는 단계와,하부 구성요소의 종류 및 포함 여부를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼합문자 자동인식을 위한 문자 및 서적 생성을 이용한 검색 방법
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