• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.750-753
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• 2003

본 논문에서는 명함 영상에서 문자 영역을 추출하기 위해서 전처리 과정을 수행하여 잡영을 제거한다. 잡영이 제거된 명함 영상을 3배로 축소하여 가로 스미어링을 적용하여 문자열의 후보 영역을 추출하고 문자열과 비문자열의 영역으로 분리한 후, 문자열 영역에 세로 스미어링을 적용한다. 추출된 문자열 영역과 세로 스미어링된 문자열 영역에 대해 OR연산을 수행하여 문자의 특징이 분리되는 것을 제거하고 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 문자의 영역을 추출한다 제안된 방법을 실제 영문 명함의 개별 문자 추출에 적용한 결과, 기존의 영문 명함 추출 방법보다 개선되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.262-265
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• 2007

이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.410-413
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• 2002

본 논문에서는 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출 방법을 제안한다. 30개의 원본 명함 영상을 대상으로 스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 영문 명함의 개별 문자들 추출하였다. 본 논문에서는 3$\times$3 마스크를 이용하여 가장 작은 값으로 3 배 축소하는 방법을 적용하여 스미어링하는 시간을 단축시키고 문자들간의 간격을 제거하여 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 문자열 후보 영역을 추출하였다 그리고 추출된 후보 영역의 가로 및 세로의 비율과 면적을 이용하여 문자열과 비 문자열로 분리하고, 문자열 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별문자를 추출하였다. 30개의 명함 영상을 실험한 결과, 309개의 문자열 중에서 280개가 추출되었고 개별 문자는 4504개중에서 4110개가 추출되었다

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.212-214
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• 2008

자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.155-161
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• 2003

출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.389-391
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• 2000

본 논문을 자연여상에서 문자열의 위치를 찾아내는데 모폴로지 연산인 WTH(white top-hats)과 BTH(black top-hars)을 사용하였다. 기존의 자연영상에서의 문자열추출은 칼라양자화방법 경우 각 칼라공간에서 문자열 추출과정을 반복 적용하거나 모델기반방법의 경우 문자열의 획의 크기나 특징에 따라서 하나의 영상을 여러 개로 분리 적용하여 추가적인 계산비용을 필요로 한다는 점을 개선하고 공간적 변화도를 이용하여 영상을 직접 처리하는 경우 최소 문자열 후보영역을 찾기 위한 프로세스를 다시 적용해야 한다는 점을 개선하였다. 자연영상에 문자열의 위치를 대략적으로 찾아내기 위해 WTH+BTH을 적용하여 그 결과로 문자열의 대략적 위치와 최소문자열후보영역을 동시에 얻을 수 있다. 문자열이 가지는 특성을 적용하여 문자열-비문자열 분류과정을 적용하고 후처리를 통해 완전한 문자열의 위치를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.547-556
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.983-989
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• 2006

Current emigration and immigration control inspects passports by the naked eye, registers them by manual input, and compares them with items of database. In this paper, we propose the method to recognize information codes of passports. The proposed passport recognition method extracts character-rows of information codes by applying sobel operator, horizontal smearing, and contour tracking algorithm. The extracted letter-row regions is binarized. After a CDM mask is applied to them in order to recover the individual codes, the individual codes are extracted by applying vertical smearing. The recognizing of individual codes is performed by the RBF network whose hidden layer is applied by ART 2 algorithm and whose learning between the hidden layer and the output layer is applied by a generalized delta learning method. After a photo region is extracted from the reference of the starting point of the extracted character-rows of information codes, that region is verified by the information of luminance, edge, and hue. The verified photo region is certified by the classified features by the ART 2 algorithm. The comparing experiment with real passport images confirmed the good performance of the proposed method.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.105-115
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• 2002

This paper proposed a recognition method of english calling card using both 4-directed contour tracking algorithm and enhanced ART1 algorithm. After we extract candidate character string region using horizontal smearing and 4-directed contour tracking method, we extract character string region through comparison of character region and non-character region using horizontal and vertical ratio and area in english calling card. In extracted character string region, we extract each character using horizontal smearing and contour tracking algorithm, and recognize each character by enhanced ART1 algorithm. The proposed ART1 algorithm is enhanced by dynamic control of similarity using fuzzy sum connective operator. The result indicate that the proposed method is superior in performance.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.1
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• pp.123-132
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• 1993

This paper presents the segmentation of sentence area and diagram area from docwnent image. For extracting the sentence area, we perform the Dilation, basic operation of Morphology, to the document image and obtain the smeared document image. After the smeared docwnent image is blocked, we determine the writing form by the vertical and horizontal characteristics of the document image and calculate the skew from it. And then, we relocate the document image and extract the chatacter string from the relocated docwnent. 11 document images of three classes are considered and the character string has been well extracting from 11 document images.