Text Single Image Super-Resolution using Text Recognition Information

MasterThis thesis presents a single image super-resolution (SISR) method for text image using text recognition information. Convolutional neural network (CNN) or Generative Adversarial network (GAN) based state-of-the-art SR methods have been proposed for generic image SR, but these approaches have difficulty in super-resolving text image because small text in image does not have enough information for restoring text's shape. Additionally, text images have different characteristics than natural images, so we need to consider textual information. To enhance the super-resolved text image's quality, we propose a GAN network using text recognition information. Given a input low resolution image, generator network produces sharper output super-resolve image by utilizing intermediate output and text probability map. Experimental results show that quality of our method's output is better than state-of-the-art algorithm

Image Super-Resolution with Text Handling Via Generative Adversairal Network

본 논문은 딥러닝 모델 중 하나인 generative adversarial network (GAN)을 사용하여 글자특성이 고려된 초해상도 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 초해상도 영상 복원 방법은 일반적인 영상에 대한 특징들을 주로 학습하기 때문에 글자 영역의 복원에 대해서는 부족한 성능을 보인다. 글자 영상이 가지고 있는 특징은 일반 영상의 특징과 구분되므로 이를 별도로 처리하기 위한 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 데이터셋에 글자를 추가하고, 일반 영상에 대한 학습과 글자 영상에 대한 학습을 나누어 수행하여 글자 영역에 대해 개선된 초해상도 복원 방법을 제시한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 글자가 포함된 영상에 대하여 복원의 품질이 향상되는 것을 보인다.2

생성적 적대 네트워크를 이용한 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원

본 논문에서는 딥러닝 모델 중 하나인 generative adversarial network(GAN)을 사용하여 글자에 특화된 초해상도 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 초해상도 영상 복원 방법은 일반적인 영상에 대한 특징들을 주로 학습하기 때문에 글자 영역의 복원에 대해서는 부족한 성능을 보인다. 글자 영상이 가지고 있는 특징은 일반 영상의 특징과 구분되므로 이를 별도로 처리하기 위한 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 데이터 셋에 글자를 임의로 추가하여, 일반 영상에 대한 학습과 글자 영상에 대한 학습을 나누어 수행하여 기존 방법에 비해 글자 영역에 대해 개선된 초해상도 복원 결과를 얻을 수 있다.2

글자 인식 정보를 이용한 초해상도 글자 영상 복원

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건설 기업의 경영효율성과 성장가능성을 고려한 포트폴리오 선택 전략 A Portfolio Selection Strategy with Consideration of Managerial Efficiency and Growth Potential of Construction Corporations

Abstract This study presents a portfolio selection strategy focusing on construction corporations by taking into accounts managerial efficiency and growth potential of a company. Data envelopment analysis(DEA) methodology and dividend scoring table are adopted for evaluating the managerial efficiency and growth potential of a company respectively. In order to show the effectiveness of the portfolios selected by the strategies proposed in this study, we constructed 3 portfolios for every 4 years (2007-2010) out of 56 listed construction corporations in KOSPI and KOSDAQ, and proved that our portfolios are superior to benchmark portfolios in terms of portfolio evaluation measures. Key Words