• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.382-384
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• 2006

본 논문에서는 저해상도 한글 영상을 자소 단위로 분리하는 방법을 제안한다. 비디오 자막이나 저해상도 스캔 영상의 경우 자소간 획이 접촉되거나 잡영이 많이 포함되어 기존의 자소 분할 방법으로는 한계가 있다. 한자 문자열을 문자 단위로 분할하는데 사용된 비선형 분할 경로 알고리즘을 한글 낱자 영상에 적용하여 자소 단위로 분할한다. 기존의 분할 경로 알고리즘을 한글 자소 분할에 효과적으로 적용하기 위해서 우세점 탐지 알고리즘을 이용하여 자소간 접촉점을 찾고 이를 바탕으로 생성된 분할 경로에 따라 여러 개의 자소 후보 영상이 생성된다. 자소 영상을 자소 인식기로 인식한 결과 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.51-54
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• 2002

본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.6 no.4
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• pp.51-71
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• 1995

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.38-47
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• 2013

An image coding based on MRC model, a kind of multi-layer image model, first segments a screen image into foreground, mask, and background layers, and then compresses each layer using a codec that is suitable to the layer. The mask layer defines the position of foreground regions such as textual and graphical contents. The colour signal of the foreground (background) region is saved in the foreground (background) layer. The mask layer which contains the segmentation result of foreground and background regions is of importance since its accuracy directly affects the overall coding performance of the codec. This paper proposes a new layer segmentation algorithm for the MRC based image coding. The proposed method extracts text pixels from the background using morphological top hat filtering. The application of white or black top hat transformation to local blocks is controlled by the information of relative brightness of text compared to the background. In the proposed method, the boundary information of text that is extracted from the edge map of the block is used for the robust decision on the relative brightness of text. Simulation results show that the proposed method is superior to the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.165-168
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• 2003

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 프로그래머의 알고리즘이 표현된 flowchart의 영상을 입력받아 C언어 코드로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이진화 처리한 영상으로부터 flowchart 기호들을 인식하기 위하여 chain code 방법을 이용하였고, flowchart 기호에 기술된 영문자 및 특수문자의 인식을 위하여 가로 및 세로 히스토그램을 이용하여 한 문자색 분할한 후 각 문자들을 구성하는 흑화소 pixel의 합과 chain code 방법을 사용하였다. 가로 및 세로 투영을 이용하여 흐름선을 인식함으로써 flowchart의 논리흐름을 파악할 수 있었다. 이 시스템을 수치연산에 적용하여, 프로그래머의 알고리즘에 부합하는 프로그램이 작성되어짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.796-798
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• 2005

역사적 가치가 높은 고문서의 훼손을 방지하고 접근을 용이하게 하기 위해서 고문서 전산화가 필요하다. 이를 위한 작업에서는 고문서의 방대한 양을 빠르고 정확하게 처리하는 기술이 필수적이다. 본 논문은 고문서 전산화를 위한 분할 방법과 인식 방법을 제안한다. 인식을 이용한 분할 방법을 통해 신속하면서도 정확하게 문서내의 문자영역을 찾아낸다. 또한 인식기로부터 생성된 점수를 확률화 하여 신뢰도를 높이고 이를 문자의 모양 및 문맥정보와 결합을 통해 분할과 후처리를 수행한다. 제안하는 방법은 고문서 전산화 과정에서 사람의 수작업을 최소화하기 위해 유용하다.

• 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.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.3 no.1
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• pp.85-95
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• 1996

본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.11a
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• pp.163-165
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• 2004

An identification of a font allows that an OCR system can perform font-specific processes, which consist of various mono-font segmentation tools and recognizers According to the font styles, character segmentation method should be applied differently. Touching characters in slant style cannot be segmented vertically but segmented on a slant. This paper proposes that touching characters in italic style can be segmented vertically after slant normalization.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.3 no.4
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• pp.245-250
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• 2002

This paper presents a priori and the local font classification method. The font classification uses ascenders, descenders, and serifs extracted from a word image. The gradient features of those sub-images are extracted, and used as an input to a neural network classifier to produce font classification results. The font classification determines 2-font styles (upright or slant), 3-font groups (serif, sans serif, or typewriter), and 7-font names (PostScript fonts such as Avant Garde, Helvetica, Bookman, New Century Schoolbook, Palatino, Times, or Courier). The proposed a priori and local font classification method allows an OCR system consisting of various font-specific character segmentation tools and various mono-font character recognizers.