• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2003.06a
• /
• pp.260-263
• /
• 2003

본 연구에서는 접합 문자를 분할하는 알고리듬을 소개한다. 문자 인식기는 문자를 인식하기 위해 문자 분할을 전 처리 단계에 필요로 하는데, 문자 분할은 높은 수행력을 위해 문자 인식 결과를 필요로 한다. 이 딜레마를 해결하기 위해서는 문자 분할과 문자 인식, 이 두 문제를 동시에 해결하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문자 분할 전에 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 인식하고 문자를 분할하는 새로운 문자 분할 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시한 문자 분할 알고리즘은 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 문자 분할 전에 인식하기 위해 측면 윤곽을 정의하고, 그 히스토그램을 구해 프로토타입에 있는 단일 문자의 측면 윤곽 히스토그램과 비교 계산하여 가장 적은 거리차를 가지는 단일 문자를 분할 문자의 일차 후보로 내정하여, 분할 비용을 가지고 접합문자를 분할한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.394-396
• /
• 2001

본 논문의 목적은 타이어에 각인되어 있는 DOT 코드 문자를 효과적으로 추출하는데 있다. 기존의 DOT 문자 인식 방법에서는 카메라와 조명에 의한 2차원 영상에서 DOT 문자 추출을 시도하였는데, 타이어는 DOT 문자와 배경이 동일한 색상이고, 조명에 민감해서 DOT 문자의 추출이 용이하지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 타이어의 DOT 문자를 조명에 거의 영향을 받지 않는 3자원 레이저 스캐너를 이용해서 획득하고, 획득된 영상에서 높이 값 정보를 추출했으며 추출된 높이 값 정보를 가진 영상에 패턴 인식 기법을 적용하여 DOT 문자를 효과적으로 추출할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.20-27
• /
• 2004

We propose the character recognition system for Gerber files. The Gerber file is the vector-formatted drawing file for PCB manufacturing, which includes various symbols, figures and characters. Also, the characters are written in horizontal, vertical, and reverse-vortical directions. In this paper, we newly propose the Gerber-character recognition system to recognize all of component names located in PCB. To improve the performance, we develop the multiple recognizers by neural networks and the verifier considering the structural features. The developed system has been installed to the auto-programming software for PCB assembly and inspection machines.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.129-138
• /
• 1996

In the result of Industrial development. largeness and highness of techniques. a large amount of Information Is being treated every year. Achive informationization. we must store in computer ,all informations written on paper for a long time and be able to utilize them In right time and place. There Is recurrent neural network as a model rousing the output value In learning neural network for characters recognition. But most of these methods are not so effectively applied to it. This study suggests a new type of recurrent neural network to classifyeffectively the static patterns such as off-line handwritten characters. This study shows that this new type Is better than those of before in recognizing the patterns. such as figures and handwritten characters, by using the new J-E (Jordan-Elman) neural network model in which enlarges and combines Jordan and Elman Model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2009.01a
• /
• pp.203-206
• /
• 2009

분 논문은 카메라 장비와 마커, DB를 이용하여 문자의 색감과 모음, 자음을 인식하여 문자에 해당되는 이미지 및 영상을 HMD 및 모니터, 가정에서 사용하는 화상 카메라 등을 이용하여 보다 구체적인 정보를 전달할 수 있게 해준다. DB에는 각 텍스트의 모음과 자음에 관한 텍스트가 등록되어 있으며, 각각의 색과 텍스트를 비교하여 해당하는 이미지를 출력하게 된다. 기존의 증강현실 기법은 해당 마크에 관한 패턴을 인식하여 그에 해당하는 이미지 및 영상을 출력하는데, DB를 이용한 문자인식을 사용할 경우 사용자에게 텍스트를 인식하여 연관된 많은 정보를 제공할 수 있게 된다. 제안된 인터페이스는 다양한 모습을 어려 시야를 통해 기존의 카탈로그보다 사용자의 접근성을 향상시키고, 미리 정의된 DB에 접근하여 해당 문자에 관한 여러가지 정보를 사용자에게 전달한다. 여러 전달 매체를 이용, 가상현실 및 증강현실 등을 다양한 카탈로그 뿐만 아니라 교육 및 신문 잡지, 광고 등 문자가 등장하는 여러 분야에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.165-168
• /
• 2001

자동차 전조등에서 얻을 수 있는 자료는 차량마다 가지는 각각의 다양한 패턴과 문자 숫자 및 특수문자이탈 문자나 숫자 그리고 특수문자의 경우는 저장된 데이터베이스의 활용으로 그 차량에 대한 정보를 검색할 수 있다. 하지만 전조등의 경우에는 부분적인 패턴만이 있다면 숫자나 문자들의 정보에 의존할 수 없게 된다. 본 논문에서는 무늬가 가지는 특징의 추출을 이용하여 발생하고 있는 교통사고나 기타 사건의 발생시 부분적인 영상만이 획득되더라도 정색을 통한 후보 차량의 정색이 가능하도록 영상의 특성 값들을 구성하러 조합하였다. 본 시스템은 사고차량의 추적 및 교통사고에서보다 효율그인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.940-942
• /
• 2004

한국어 텍스트 음성합성에서 문장 기호의 문자화에 나타나는 오류는 기호의 중의성에 기인한다. 선행연구에서 규칙에 기반하여 중의성을 해결하는 방안이 제안되었으나 여전히 기호는 다양한 문맥에서 높은 중의성을 가지고 문자화된다. 따라서 본 연구에서는 신문 텍스트에 나타나는 문장 기호 중 이음표의 문자화를 이음표를 포함한 어절의 패턴, 패턴의 좌우에 위치하는 어절 정보 및 휴리스틱스 자질을 학습하여 제시된 이음표의 문자화의 중의성을 해소하는 방안을 제안하였다. 이를 위해 국내 1개 일간지 2년 치 기사에서 이음표를 포함한 어절 49,000여 개를 임의 추출하여 분석하였고, 분석된 자질을 자동추출하여 결정 트리를 구성하였다. 실험 결과, 96.2%～97.7%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2004.06a
• /
• pp.179-181
• /
• 2004

인쇄체 문자 인식에서 접합 문자는 주요한 에러 발생의 원인이다. 본 논문에서는 접합 문자를 분할하기 위해 두 개의 분할 비용을 정의한다. 첫째, 절단 비용은 한 패턴을 분할하는 데 얼마나 많은 블랙픽셀이 분리되어야 하는가이다. 둘째, 접선 비용은 분할선이 얼마나 많은 블랙 픽셀과 화이트 픽셀사이를 지나가는가이다. 폰트 분류기는 접합 문자의 후보 문자를 제공한다. 후보 문자의 문자 폭은 접합 문자를 분리하기 위한 기준선을 제공하며, 그 기준선 부근의 픽셀들이 분할 가능 영역을 나타낸다. 절단 비용의 최소값과 접선 비용의 최대값이 되는 지점이 최종적으로 접합 문자를 분할하는 위치이다. 이렇게 정의된 절단 비용과 접선 비용을 가지고 접합 문자를 분할하면 보다 정확한 문자 분할을 하여 문자 인식에서 에러 발생을 줄일 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.38 no.3
• /
• pp.269-281
• /
• 2001

This thesis deals with a novel font-dependent Hangul recognition algorithm invariant to position translation, scaling, and rotation using circular pattern vectors. The proposed algorithm removes noise from input letters using binary morphology and generates the circular pattern vectors. The generated circular pattern vectors represent spatial distributions on several concentric circles from the center of gravity in a given letter. Then the algorithm selects the letter minimizing the distance between the reference vectors and the generated circular pattern vectors. In order to estimate performances of the proposed algorithm, the completed Batang Hangul 2,350 letters were used as test images with scaling and rotational transformations. Experimental results show that the proposed algorithm are better than conventional algorithm using the ring projection in the recognition rates of Hangul letters with scaling and rotational transformation.

• Smart Media Journal
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.33-38
• /
• 2020

Order preserving matching refers to the problem of reporting substrings of a given text where there exists order isomorphism with the pattern. In this paper, we propose a new algorithm based on filtering and evaluation. The proposed algorithm is simple and easy to implement, and runs in linear time on average. Experimental results show that it works efficiently with real world data.