• 제목/요약/키워드: 문자패턴

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위치 변환 패턴 인식을 위한 다항식 고차 뉴럴네트워크 (Polynomial Higher Order Neural Network for Shift-invariant Pattern Recognition)

  • 정종수;홍성찬
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권12호
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    • pp.3063-3068
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    • 1997
  • 일반적인 역전파(Back Propagation)의 알고리즘을 다층 다항식 고차 뉴럴네트워크에 적용하여 위치 변환 패턴에 있어 정확한 인식을 할 수 있도록 네트워크의 구조를 개선했다. 본 논문의 목적은 다층 다항식 고차 뉴럴네트워크를 이용하여 여러 가지 패턴 인식이 가능한 이유를 자세히 논한다. 실제 예로는 일정한 문자 인식의 예제로 변형된 영문자 T-C 패턴을 가지고 실험했으며, 네트워크의 일반성(Generalization)을 측정하기 위해서는 거울반사 대칭(Mirror Symmetry)문제를 시뮬레이션 했다. 그 결과 종래의 모델보다 기술적인 우수성을 확인 할 수가 있었다. 본 연구가 제안한 방식에 의한 위치 변환된 T-C 패턴에 대하여서는 90%의 인식율을 얻을 수 있었으며, 일반성의 실험에서 거울반사 대칭(Mirror Symmetry)에 대한 인식율은 70%를 얻었다. 이 실험결과는 종래의 모델에서는 구하기 어려운 인식율이며 기존 연구와 비교한 결과 본 제안 방식의 기술적 우위성을 확연히 판단 할 수 있다.

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자동차 전조등 검색을 위한 다중지식기반의 영상검색 기법 (The Multi Knowledge-based Image Retrieval Technology for An Automobile Head Lamp Retrieval)

  • 이병일;손병환;홍성욱;손성건;최흥국
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.27-35
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    • 2002
  • 지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

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지화 인식을 위한 동영상 처리에 관한 연구 (The Study on Dynamic Images Processing for Finger Languages)

  • 강민지;최은숙;손영선
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.184-189
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    • 2004
  • 본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

다중 역전파 신경망을 이용한 차량 번호판의 인식 (Recognition of vehicle number plate using multi backpropagation neural network)

  • 최재호;조범준
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.2432-2438
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    • 1997
  • 본 논문은 CCD 카메라로부터 얻어진 차량 영상에서 번호판 영역이 일정한 패턴의 광강도를 지니는 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출학 문자인식을 개선하기 위하여 단일 역전파 신경망 대신 다중 역전파 신경망으로 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 결과, 효율적인 문자 영역의 추출이 가능하고, 기존의 단일 역전파 방법보다 학습 시간이 단축되고 인식율이 향상됨을 보인다.

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개선된 Line Following 방식의 세선화 알고리즘 (A Modified Thinning Algorithm Using Line Following)

  • 조영원;한상훈;조형제
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.390-392
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    • 1998
  • 기존의 Line Following 알고리즘은 곡선으로 이루어진 영상 패턴을 세선화할 때 두꺼운 분기점을 효과적으로 처리하지 못할 뿐 아니라 폐곡선을 형성하는 부분이 끊어지는 단점이 있어 선분 형태 이외의 일반적인 문자나 이미지 등에 적용하기 어려우므로 Line Following 방식에 근거를 둔 개선된 새로운 세선화 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 두꺼운 분기점의 문제를 해결하기 위해 선의 모양에 따라 동적으로 변하는 윈도우의 크기를 일정 비율로 조절하고, 폐곡선을 형성한 부분에서는 분기점마다 특정한 tag를 두어 선의 끝을 결정하는 단계에서 tag와 만나는 점에 대해 별도의 처리를 하였다. 이 알고리즘은 기존 알고리즘과 비슷한 처리 속도를 유지하면서도 기존 알고리즘의 단점을 효과적으로 개선하여 곡선이나 복잡한 영상 외에 문자 영상 등에 대해서도 좋은 결과를 보여 주었다.

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서브 블록 차선 검출에 기반을 둔 고속 차선이탈 경보 시스템 (Fast Lane Departure Warning System Based on Sub-Block Lane Detection)

  • 김혜진;이동희;박경원;강동욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.273-275
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    • 2011
  • 본 논문에서는 허프변환 및 HSV 색변환을 이용한 효율적인 차선검출의 최적화 알고리즘을 제안한다. 차선 검출의 고속화를 위해 차선과 카메라의 위치를 감안하여 고정된 관심영역(ROI_LB)을 정하고 검출 영역을 감소시킨다. 정해진 관심영역 내에서 허프변환을 적용해 차선을 검출하고 이를 위해 Sobel Mask와 Threshold를 사용한다. 또한, HSV 색 공간을 이용하여 황색 선과 백색 선을 구별해내며 차선 이동 시에 "MOVEMENT"이라는 문자열을, 중앙선을 넘어가면 "DANGEROUS"이라는 문자열을 출력한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 복잡한 도로 동영상에서 효과적으로 차선을 인식하고 색 구별을 하였으며 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

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자. 모 해석적 모델에 의한 고정도 한글 인식 알고리즘에 관한 연구 - 패턴정합법에 기초한 후보문자 선정 및 구조해석적인 방법에 의한 유사문자 판별 - (A Study on the Highly Accurate Korean Character Recognition Algorithm, by analyzing Vowel and Consonant Models - Selectiong of candidates using pattern matching method and discriminating similar characters by structural analysis -)

  • 강선미;김봉석;김덕진
    • 전자공학회논문지B
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    • 제30B권7호
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    • pp.24-30
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    • 1993
  • In this paper, a new method is proposed to recognize a character from its similar characters, which are selected by pattern matching method in Korean character recognition. This new method, which couples the merits of already suggested methods, can choose the character to be in the candidate set and discriminate it from the others correctly. To evaluate performance of this algorithm, we used 15 kinds of different laser printer fonts and obtained about 97% of recognition rate.

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비디오에서 프로젝션을 이용한 문자 인식 (Identification of Korea Traditional Color Harmony)

  • 백정욱;신성윤;이양원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.196-197
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    • 2009
  • 비디오에서 우선 장면 전환 검출을 통해 생성된 키 프레임을 대상으로 프로젝션을 통하여 문자 인식을 수행하도록 한다. 텍스트의 자간 분리를 수직 프로젝션에 의해 분리 한다. 자소는 초성, 중성, 종성으로 분리하고 6가지 유형으로 분리한다. 자소 패턴 분리는 수평 프로젝션을 통하여 6가지 유형에 맞도록 분리한다. 자소는 수평, 수직, 사선, 역사선 방향으로 분리한다. 자소의 인식은 4-방향 프로젝션과 위치정보를 이용하여 인식하도록 한다.

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소셜 커머스용 쿠폰 관리기의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Coupon Manager for Social Commerce)

  • 김현철;이상곤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1591-1594
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    • 2012
  • 본 논문에서 제시하는 시스템은 스마트 폰의 문자함을 읽어 이미 저장되어 있는 쿠폰을 효율적으로 관리하는 시스템으로, 사용자는 판매자에게 쿠폰을 제시할 때 문자함을 찾지 않아도 유효기간 순으로 잘 정렬된 쿠폰을 찾을 수 있고, 사용자가 제 때 쿠폰을 사용하지 못하고 버리는 일이 없도록 사용자의 쿠폰을 통합 관리한다. 본 논문의 제안 시스템을 이용하면 사람들이 쿠폰을 사용하도록 유도하여 추가 구매가 일어나도록 한다. 사용이 완료된 쿠폰은 폐기하지 않고 나중에 사용자의 소비/구매 패턴을 파악하고, 이 작업을 실시간으로 실행하여 사용자가 많이 사용하는 물품을 쿠폰으로 제공하여 회사의 매출을 증대시킨다.

구조화된 번역 메모리 기반 영한 메신저 자동 번역 시스템에 관한 연구 (A Study on English-Korean Messenger MT System based on Structured Translation Memory)

  • 최승권;김영길
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.361-364
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    • 2011
  • 본 논문의 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 2010년에 개발한 메신저 자동번역 시스템을 소개하는 것이고, 다른 하나는 메신저 대화체 문장을 더욱 고품질로 번역하기 위한 구조화된 번역 메모리(Structured Translation Memory)를 소개하는 것이다. 구조화된 번역 메모리는 기존의 문자열 기반의 번역 메모리와 자동 번역 시스템의 경계를 허무는 개념으로 구조를 표현하는 계층적 번역 메모리들로 구성된다. 구조화된 번역 메모리는 문자열 번역 메모리, 원형 어휘로 구성된 번역 메모리, 고유명사가 청킹된 번역 메모리, 날짜/숫자가 청킹된 번역 메모리, 기본명사구가 청킹된 번역 메모리, 문장 패턴 번역 메모리로 단계적으로 구성된다. 구조화된 번역 메모리를 적용하기 전의 2010년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 번역률이 81.67%였던 반면에, 구조화된 번역 메모리를 적용하려는 2011년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 시물레이션 번역률은 85.25%인 것으로 평가되었다. 따라서 구조화된 번역 메모리를 적용하였을 때는 기존의 번역률보다 3.58% 향상할 것으로 예측된다.