• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.458-460
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• 1999

본 논문에서는 다양한 객체를 포함한 다단 문서 영상을 원본 문서와 거의 유사한 형태의 HTML 문서로 변환할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 논문이나 매뉴얼, 책의 한 단원 등 여러장의 입력 문서의 경우, 문서의 논리적인 구조 분석을 수행하고 장이나 절 등의 섹션 제목들을 계층화하여 다단 문서의 변환과 동시에 구조화된 목차 페이지도 함께 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 다단 문서 변환 알고리즘을 잡지, 신문, 광고지, 매뉴얼 등, 비정형화된 문서에 적용한 결과, 원본 문서의 형태와 구조에 큰 변함없이 유사하게 변환되었고, 논리적인 구조 분석 및 섹션 제목들의 계층화 작업 또한 정확히 수행되어 구조화된 목차 페이지의 자동 생성이 가능하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.3
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• pp.215-220
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• 2010

In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.541-543
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• 1998

본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.7
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• pp.524-536
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• 2001

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 특히 제안된 파싱 기법은 텍스트 라인을 기본 단위로 하는 기존 연구보다 논리적인 계층 구조를 보다 정확하고 빠르게 생성하기 위하여 텍스터 영역의 계층적인 트리 구조를 입력으로 받아들인다. 또한 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서모델을 정의하고, 이의 자동 생성과 점증적인 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 과학 기술 논문으로부터 스캐닝한 372개의 논문 연상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석과 문서 모델의 자동 생성을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 높인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.103-106
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• 2000

본 논문에서는 문서 영상으로부터 전자 문서를 자동 생성하기 위한 논리적인 구조 분석을 효율적으로 지원하기 위하여 문서 모델의 자동 생성과 점증적인 학습 기법을 제안한다. 이를 위하여 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 특히 제안된 방법은 문서 모델의 생성 결과로부터 SGML DTD와 DSSSL 스타일 시트를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.175-177
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• 2000

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 구조분석의 정확성과 처리속도의 향상을 위하여 텍스트 영역의 계층적인 트리를 파싱하여 논리적인 계층 구조를 추출한다. 또한 본 논문은 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문 영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재사용성과 호환성을 높인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.680-686
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• 2006

Document images captured by scanners have only skewing distortion. But camera captured document images have not only skew but also vignetting effect and geometric distortion. Vignetting effect, which makes the border areas to be darker than the center of the image, make it difficult to separate characters from the document images. But this effect has being decreased, as the lens manufacturing skill is developed. Geometric distortion, occurred by the mismatch of angle and center position between the document image and the camera, make the shape of characters to be distorted, so that the character recognition is more difficult than the case of using scanner. In this paper, we propose a method that can increase the performance of character recognition by correcting the geometric distortion of document images using a linear approximation which changes the quadrilateral region to the rectangle one. The proposed method also determine the quadrilateral transform region automatically, using the alignment of character lines and the skewed angles of characters located in the edges of each character line. Proposed method, therefore, can correct the geometric distortion without getting positional information from camera.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.433-436
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• 2011

영상 통화 시스템을 설치한 장소에서 대두되는 문제점은 문서 유출 등의 보안문제와 사생활 침해가 발생하는 것이다. 본 논문에서는 실시간 영상 통화를 하면서 문서유출 및 보안사항에 위배되거나 사생활이 침해되는 영상이 발견된 즉시 영상 통화를 중단시켜 보안유지 및 사생활 보호를 위한 다빈치 기반 실시간 영상 통화 시스템을 개발하고자한다. 구현 된 시스템은 실시간 처리가 가능하고 영상통화 시 문서 유출 등 보안문제가 발생하는 영상을 검출하는 알고리즘을 개발하여 다빈치보드에 포팅하고 여러 가지 보안사항에 대한 실험에 적용하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1204-1218
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• 1999

문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.369-378
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• 2005

Document image is segmented and classified into text, picture, or table by a document layout analysis, and the words in table regions are significant for keyword spotting because they are more meaningful than the words in other regions. This paper proposes a method to extract words from table regions in document images. As word extraction from table regions is practically regarded extracting words from cell regions composing the table, it is necessary to extract the cell correctly. In the cell extraction module, table frame is extracted first by analyzing connected components, and then the intersection points are extracted from the table frame. We modify the false intersections using the correlation between the neighboring intersections, and extract the cells using the information of intersections. Text regions in the individual cells are located by using the connected components information that was obtained during the cell extraction module, and they are segmented into text lines by using projection profiles. Finally we divide the segmented lines into words using gap clustering and special symbol detection. The experiment performed on In table images that are extracted from Korean documents, and shows $99.16\%$ accuracy of word extraction.