影・反射を含む名刺画像の復元に向けた合成データセットの構築
概要
名刺などの文書をデジタル化する際，モバイル端末で撮影した画像に光学文字認識（Optical Character Recognition; OCR）を適用することが多い。
撮影した画像は光学的要因（例：影や反射）を含みOCRの性能に影響するため，この要因を除去できる高性能な深層学習モデルが必要である。
しかし，既存のデータセットでは主に白背景の文書類で構成されており，モバイル端末で撮影する際に発生する複雑な照明環境下の影や反射を十分に含むデータセットはほとんど存在しない。
本研究では，モバイル端末で名刺を撮影する際に発生する光学的要因を想定し作成したCGの名刺画像データセットを学習することでこれらの影響を考慮できるかを検証する。
既存の文献に従い作成した名刺画像のCGデータセットをベースラインとし，材質や光源環境を工夫することにより汎化性能が向上するかに焦点を当て評価を行った。