회전, 이동 및 크기 변화에 강인한 문자 인식 알고리즘
자율주행 자동차, 지능형 로봇, 드론, 스마트폰 등 다양한 기기에서 카메라를 사용하고 있으며 카메라를 이용하는 각종 인식 기술 및 컴퓨터 비전 기술은 기능적으로 매우 중요해지고 있다. 그 중에서 문자 인식은 다양한 컴퓨터 비전 기술 중에서도 가장 기본적인 알고리즘이며, 카메라를 통해 얻은 자연 영상에서 필요한 문자 정보를 얻기 위해 필수적인 기술이라 할 수 있다. 하지만 문자 인식의 경우 문자 이미지가 다양한 회전, 이동 및 크기 특성을 가지고 있을 때 인식 성능이 저하되는 어려움이 있다. 그러므로 이러한 성능 저하 문제를 해결하고 문자 인식의 정확도를 높이기 위한 알고리즘이 필요하다.
본 논문에서는 angle-distance map을 이용한 이미지 pre-processing 방식을 CNN의 입력단에 추가한 문자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째로 이미지를 직교좌표계에서 극좌표계로 변환하면서 angle-distance map을 형성하는데 이때 이미지의 무게중심을 기준점으로 사용하기 때문에 pre-processing을 거친 이미지가 translation invariant 특성을 가지게 된다. 두 번째로 거리 정규화 과정을 통해 이미지의 무게중심과 각 픽셀 사이의 거리를 미리 정해둔 값으로 제한할 수 있기 때문에 pre-processing의 결과 이미지가 scale invariant 특성 역시 가지게 된다. 마지막으로 입력 이미지의 고유 축을 구한 뒤 그 각도만큼 angle-distance map를 shift하는 각도 보정 방식이 사용되므로 알고리즘을 통해 얻은 결과 이미지가 rotation invariant 특성을 가지게 된다.
실제 검증에는 다양한 이동, 회전, 크기 특성을 가지고 있는 문자 data set을 사용 하였으며, 제안하는 알고리즘의 사용 여부에 따라 글자 인식률의 차이가 어떻게 나타나는지 확인하였다. 제안하는 알고리즘과 인위적으로 만든 다양한 회전, 이동, 크기 특성을 가진 이미지를 같이 사용하여 학습하였을 때 CNN의 문자 인식 성능이 대체적으로 가장 우수하게 나왔으며, 특히 학습 데이터 수가 적을수록 제안하는 알고리즘이 더 높은 효율을 보여주었다.
As various devices and vehicles such as autonomous cars, intelligent robots, drones and smart phones are used together with camera equipment, computer vision and image recognition technologies have become an important part of functionality enhancement. Word recognition is one of basic algorithm among various computer vision techniques, and necessary algorithm to recognize text in natural images taken from cameras on vehicles or other devices. A main difficulty of word recognition algorithm is when image data have various rotation, translation and scale properties, classification accuracy decreases. Therefore, solutions for these misclassification problems are necessary for accurate word recognition.
In this paper, we propose pre-processing algorithm for input of CNN which uses angle-distance map. Proposed algorithm offers three advantages. First, using center of gravity in input images as reference point of angle-distance map, output images of proposed algorithm have translation invariant properties. Second, output images of proposed algorithm have scale invariant characteristics because of distance normalization process which restricts the distance between center of gravity and each pixel. Third, because of angle-adjustment process which shift angle-distance map using its unique axis, output images of proposed algorithm have rotation invariant properties.
Image data which have various translation, rotation and scale characteristics are used to verify the effects of proposed algorithm and check the performance changes in CNN. When both proposed algorithm and modified data are used for CNN training, CNN usually shows best word recognition performance. Especially when small number of training data is used for CNN training, proposed algorithm shows high performance efficiency.
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