금속활자본의 글자 획 추출을 위한 영역 분할 네트워크 개선 = Improvement of a Segmentation Network for Character Stroke Extraction from Metal Movable Type Printed Documents

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 금속활자로 인쇄된 고문서의 획 추출 프로세스의 성능을 개선하기 위해 기존 손실함수를 분석하고, 새로운 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수인 boundary gradient consistency loss는 글자 획 테두리에서의 그래디언트가 일관성을 갖도록 학습해서, 얻어지는 획이 부드럽게 나타나도록 한다. 실험 결과 제안한 손실함수를 사용할 때, dice 계수 기준 가장 높은 정량적 성능을 보였으며, 획 테두리의 부드러움 측면에서 가장 좋은 성능을 보임을 확인했다. 그리고 잡음 제거 관점에서 좋은 성능을 보인 기존 gradient difference loss와 유사한 성능을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we analyze loss functions for the stroke extraction process from old documents printed with movable metal types, and propose a new loss function to improve its performance. The proposed loss function, boundary gradient consistency loss, makes the gradient of the stroke boundary consistent to produce smooth stroke boundary. The stroke extraction network trained with the proposed loss achieves the highest score in terms of the Dice coefficient and smoothness. And it achieves similar score to gradient difference loss that achieves the highest score in terms of noise suppression.