Learning-based Word Segmentation for Text Document Recognition

텍스트 문서 인식을 위한 학습 기반 단어 분할

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.