Character-level Region Detection Using Attention Center

어텐션 중심을 이용한 글자 단위 영역 검출

최근 딥러닝으로 진행되는 광학 문자 인식 분야는 대부분 단어 단위로 인식하는 것으로 글자 단위의 영역을 검출하는 데에는 적합하지 못하다. 본 연구는 각 글자의 영역을 검출하기 위해 기존의 딥러닝을 이용한 광학 문자 인식 절차인 단어 분리 과정과 단어 인식 과정을 유지하면서 어텐션 중심을 이용하여 각 글자의 영역을 보다 정확하게 검출하는 것을 목표로 한다. 제안하는 모델은 CRAFT 와 Attention Network 를 사용한 OCR 과정을 확장한 모델로 각 단어 문자열 결과물에 각 글자의 영역을 추가로 나타내게 되며 각 글자와 라벨 간의 IOU 평균은 0.671 로 나타났다.