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고문서 이미지 광학 문자 판독 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021000114
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 합성곱 신경망에 의한 고문서 이미지 상의 한자 존재 예측 결과와 클래스 활성 매핑에 의한 한자 위치 예측 결과를 조합하여 고문서 이미지를 한자 디지털 텍스트로 고속 변환할 수 있는 고문서 이미지 광학 문자 판독 장치 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법은, 합성곱 신경망의 합성곱 처리부에 의해, 판독 대상의 고문서 이미지를 합성곱 처리하는 단계; 상기 합성곱 처리부에 의해 생성되는 마지막 합성곱 층의 특징 맵을 전역 평균 풀링하는 단계; 상기 특징 맵으로부터 전역 평균 풀링된 값들과 상기 합성곱 신경망의 완전 연결층의 가중치를 누적합 연산하여 한자의 존재 확률을 예측하는 단계; 클래스 활성 매핑부에 의해, 상기 고문서 이미지 상에 존재 확률이 기준값 이상인 한자에 대해 클래스 활성 매핑을 수행하여 한자의 위치를 예측하는 단계; 및 결합부에 의해, 상기 기준값 이상의 존재 확률을 가지는 한자들과 상기 클래스 활성 매핑에 의해 예측된 한자의 위치를 결합하여 상기 고문서 이미지를 한문 디지털 텍스트로 변환하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/32 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200027253 (2020.03.04)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0001890 (2021.01.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190077528   |   2019.06.28
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.03.04)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장길진 대구광역시 수성구
2 이민호 대구광역시 달서구
3 이장원 경상북도 구미시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 권혁수 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(삼일빌딩, 역삼동)(KS고려국제특허법률사무소)
2 송윤호 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 *** (역삼동) *층(삼일빌딩)(케이에스고려국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-0232159-53
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.23 수리 (Accepted) 4-1-2020-5136893-04
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.11.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
합성곱 신경망의 합성곱 처리부에 의해, 판독 대상의 고문서 이미지를 합성곱 처리하는 단계;상기 합성곱 처리부에 의해 생성되는 마지막 합성곱 층의 특징 맵을 전역 평균 풀링하는 단계;상기 특징 맵으로부터 전역 평균 풀링된 값들과 상기 합성곱 신경망의 완전 연결층의 가중치를 누적합 연산하여 한자의 존재 확률을 예측하는 단계;클래스 활성 매핑부에 의해, 상기 고문서 이미지 상에 존재 확률이 기준값 이상인 한자에 대해 클래스 활성 매핑을 수행하여 한자의 위치를 예측하는 단계; 및결합부에 의해, 상기 기준값 이상의 존재 확률을 가지는 한자들과 상기 클래스 활성 매핑에 의해 예측된 한자의 위치를 결합하여 상기 고문서 이미지를 한문 디지털 텍스트로 변환하는 단계를 포함하는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법
2 2
제1항에 있어서,훈련데이터 생성부에 의해, 개별 한자 이미지를 고문서 배경이미지에 합성하여 가상 고문서 이미지를 생성하는 단계; 및학습부에 의해, 상기 가상 고문서 이미지를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 상기 합성곱 신경망을 학습하는 단계를 더 포함하는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 가상 고문서 이미지를 생성하는 단계는,개별 한자 이미지의 배경을 제거하는 단계; 및배경 제거된 개별 한자 이미지를 고문서 배경이미지에 임의로 위치시켜 상기 가상 고문서 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 한자의 위치를 예측하는 단계는,상기 마지막 합성곱 층의 특징 맵들과 상기 한자와 관련된 가중치들을 누적합 처리하여 클래스 활성 맵을 생성하는 단계; 및상기 클래스 활성 맵에서 한자의 위치를 분석하여 상기 한자의 위치를 예측하는 단계를 포함하는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 합성곱 처리하는 단계는,상기 고문서 이미지를 기준 합성곱 영상을 이용하여 합성곱 처리한 후 최대 풀링 처리하는 과정을 복수회 반복하여 특징 맵의 개수를 증가시키는 단계;상기 특징 맵의 개수를 유지하면서 상기 특징 맵을 복수회 합성곱 처리하여 상기 마지막 합성곱 층의 특징 맵을 생성하는 단계를 포함하는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법
6 6
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 고문서 이미지 광학 문자 판독 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
7 7
판독 대상의 고문서 이미지 상에 존재하는 한자와 상기 한자의 위치를 예측하는 합성곱 신경망; 및상기 한자와 상기 한자의 위치를 결합하여 상기 고문서 이미지를 상기 한문 디지털 텍스트로 변환하는 결합부를 포함하고,상기 합성곱 신경망은,상기 판독 대상의 고문서 이미지를 합성곱 처리하는 합성곱 처리부;상기 합성곱 처리부에 의해 생성되는 마지막 합성곱 층의 특징 맵을 전역 평균 풀링하는 전역 평균 풀링부;상기 특징 맵으로부터 전역 평균 풀링된 값들에 가중치들을 누적합 연산하여 한자의 존재 확률을 예측하는 완전 연결층; 및상기 고문서 이미지 상에 존재 확률이 기준값 이상인 한자에 대해 클래스 활성 매핑을 수행하여 한자의 위치를 예측하는 클래스 활성 매핑부를 포함하고,상기 결합부는,상기 기준값 이상의 존재 확률을 가지는 한자들과 상기 클래스 활성 매핑에 의해 예측된 한자의 위치를 결합하여 상기 고문서 이미지를 한문 디지털 텍스트로 변환하는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 장치
8 8
제7항에 있어서,개별 한자 이미지를 고문서 배경이미지에 합성하여 가상 고문서 이미지를 생성하는 훈련데이터 생성부; 및상기 가상 고문서 이미지를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 상기 합성곱 신경망을 학습하는 학습부를 더 포함하고,상기 훈련데이터 생성부는,개별 한자 이미지의 배경을 제거하고; 그리고배경 제거된 개별 한자 이미지를 고문서 배경이미지에 임의로 위치시켜 상기 가상 고문서 이미지를 생성하도록 구성되는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 클래스 활성 매핑부는,상기 마지막 합성곱 층의 특징 맵들과 상기 한자와 관련된 가중치들을 누적합 처리하여 클래스 활성 맵을 생성하고; 그리고상기 클래스 활성 맵에서 한자의 위치를 분석하여 상기 한자의 위치를 예측하도록 구성되는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 장치
10 10
제7항에 있어서,상기 합성곱 처리부는,상기 고문서 이미지를 기준 합성곱 영상을 이용하여 합성곱 처리한 후 최대 풀링 처리하는 과정을 복수회 반복하여 특징 맵의 개수를 증가시키고; 그리고상기 특징 맵의 개수를 유지하면서 상기 특징 맵을 복수회 합성곱 처리하여 상기 마지막 합성곱 층의 특징 맵을 생성하도록 구성되는, 고문서 이미지 광학 문자 판독 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 경북대학교 STEAM연구(R＆D) 심화학습 기술을 이용한 전통기록문자 인식 및 해독