• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.721-723
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• 2007

현재 항만의 컨테이너 양하 및 적하 과정에서 획득되는 컨테이너 영상은 크기 및 위치가 정형화되어 있지 않고, Yard Tractor의 정차 차선과 컨테이너의 크기 등의 외부 환경 변화로 인해 인식에 적합한 영상을 획득하기 어렵다. 본 논문에서는 Top-Hat Transform을 이용하여 실시간 영상으로부터 문자의 영역을 추정하고, 카메라의 PAN/TILT/ZOOM 기능을 이용한 시선이동을 통해 문자인식에 적합한 영상을 획득한다. 획득된 컨테이너 영상으로부터 Top-Hat Transform 및 Histogram Projection을 이용하여 식별자 영역을 추출하고 이진화한 뒤, Labeling 된 결과를 토대로 배경과 문자영역을 구분하고 개별 문자들을 추출한다. 이후 오류역전파 알고리즘을 이용하여 추출된 개별 문자들을 인식한다. 실제 부두에 설치하여 제안된 컨테이너 식별자 영상 획득 및 인식 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-14
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• 2009

본 논문에서는 번호판 영역의 추출에 사용될 수 있는 특징 벡터와 이를 이용하여 문자와 비문자를 판별하고 숫자를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 특징 벡터는 영상의 기울기 벡터에서 얻어지는 에지 영상의 방향 코드 히스토그램으로부터 추출된다. 추출된 특징 벡터를 MD로 구현되는 문자 및 비문자 인식기에 입력하여 문자와 비문자를 판별함으로써 번호판 영역의 위치를 추정하고, 숫자를 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법이 문자와 비문자의 정확한 판별, 번호판 영역의 위치 추정 및 숫자의 인식에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3086-3097
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• 2000

본 논문에서는 손으로 자유스럽게 그린 서식 문서에서 문자 영역을 분리하고, 이 중 선 성분을 벡터화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 이진화 및 세선화 과정에서의 데이터 손실을 방지하기 위해 스캔한 영상에 DRC 알고리즘을 적용한다. 그리고 영상의 기울어짐을 교정하기 위해 세선화된 영상에 허프 변환을 적용하여 기울어짐을 추정하고 교정한 다음, 서식의 구조를 이루는 선 성분을 추출해 낸다. 그리고 문자 영역은 연결 요소 분석법에 의해 문자 영역을 나타내는 데이터로 변환되며, 추출된 선 성분을 정렬, 합병 및 교정처리를 통해 벡터화 된다. 제안된 방법의 실효성을 입증하기 위해 각각 25명의 다른 사람이 필기구에 제한을 두지 않고 하나는 자를 사용하여 작성하고 다른 하나는 자를 사용하지 않고 작성한 서식에 대해 실험한 결과 전체 750개의 벡터 집합 중에서 전처리를 하지 않은 경우에는 666개, 전처리를 한 경우에는 746개의 서식 벡터 검출에 성공하여 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.19-26
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• 2022

본 논문은 컨테이너의 BIC-code를 인식하기 위한 전처리(pre-processing) 방법에 관한 것으로서, BIC-code가 포함된 관심 영역을 찾고 이 관심 영역을 광학 문자 인식에 용이하도록 워핑하기 위한 호모그래피 행렬을 추정할 수 있는 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크의 구조는 STN(Spatial Transformer Networks)의 구조를 차용하였으며, 관심 영역 검출, 호모그래피 변환을 위한 행렬 추정, 행렬을 이용한 워핑 단계로 구성되어 있다. 제안된 네트워크를 이용하여 관심 영역과 행렬을 동시에 추정하고, 추정된 행렬을 이용하여 관심 영역의 원근 왜곡을 바로 잡음으로써 BIC-code의 인식 정확도 향상에 기여한다. 성능 평가를 위하여 총 5인의 평가원이 출력 영상을 5점 만점으로 평가한 결과 평균 4.25점을 받았으며, 육안으로 확인했을 시 총 312장의 사진 중 224장의 사진이 완벽하게 보정됨과 동시에 관심 영역을 출력하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1515-1524
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• 2008

본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.17-24
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• 2005

본 논문에서는 도서관이나 대형서점의 서고에서 일반인들인 보고난 도서가 제자리에 있지 않아 이를 사서가 찾아야 할 시 문제점이었던 직접 탐색을 제어탐색으로 행할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 영상처리 기술을 적용하고자 한다. 즉, 현재는 사서가 제자리에 꽃혀 있지 않은 도서를 찾기 위해 전체 서고를 직접 탐색해야 하는 문제가 있었다. 이 같은 문제를 영상카메라에 의해 촬영된 영상에서 도서의 경계 영역을 에지연산자와 Hough 변환을 적용하여 찾는다. 이후 추출된 도서들의 경계 영역으로부터 투영에 의한 히스토그램을 생성하여 이로부터 타이틀 영역을 추출하고 도서명의 문자수, 저자명의 문자수, 출판사명의 문자수 그리고 이의 나열 순서 등을 토대로 도서가 있을 수 있는 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 곡선적합과 회귀직선 추출 등을 통해 도서위치 최종 후보 영역을 추출할 수 있었으며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.19-26
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• 2013

말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.93-100
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• 2007

웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.273-277
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• 2005

본 연구는 한국어 어말어미 산출시 나타나는 대뇌 활성화 영역을 살펴보기 위하여 실시되었다. 두 가지 실험이 실시되었다 실험 1은 어말어미의 기본형을 주고 이를 의문형, 명령형으로 산출하는 고립단어 실험을 실시하였다. 통제 조건으로 모음변환조건(C1)과 아라비아문자보기(C2)를 사용하였다. 실험 1의 결과 ‘어말어미-C1’ 조건에서 좌반구의 측두엽과 전두엽부분의 의 활성화 superior temporal gyrus와 inferior frontal gyrus의 활성화가 관찰되었다. ‘어말어미-C2’ 의 조건에서 우반구에서 후두엽의 활성화와 좌반구에서의 후두엽, 전두엽, lingual G, Cuneus, fusiform G, inferior occipital G에서의 활성화를 관찰할 수 있었다. 실험 2는 명령형과 의문형 어미의 형태점화효과와 관련된 대뇌 활성화 영역을 관찰하기 위하여 Er-fMRI 기법을 이용하여 실시되었다. 실험 조건은 어미동일조건, 어간반복조건, 무관련 조건으로 구성되었다. 피험자들은 점화자극이 제시된 후 신호가 제시되고 나오는 표적단어를 의문형 또는 명령으로 산출하도록 하는 과제를 실시하였다. 뇌 활성화 영역을 분석한 결과 의문형과 명령형을 산출할 때의 활성화 영역에서 $^{\ast}^{\ast}^{\ast}$를 볼 때의 영역을 빼기 (substraction)한 결과 공통적으로 좌반구 브로카 영역이 활성화되었고, 의문형과 명령형 안에서 어미동일조건에서 무관련 조건을 뺀 경우에는 좌반구의 superior temporal G 영역의 활성화가 관찰되었다. 이들 결과를 종합해 볼 때 어말어미 산출 그 자체와 직접 관련되는 영역으로는 좌반구의 측두엽과 전두엽 부분이 관찰되었다. 특히 한국어 어말어미 산출시 나타나는 형태점화 양상과 관련된 대뇌영역으로 발견된 브로카 영역에서의 활성화는 어미 변환과 관련된 영역이라기보다는 산출시 관련되는 articulation, motor coordinate관련 영역으로 추정되고, 측두엽의 활성화는 형태소, 의미 관련 지식의 data base로 추정된다. 또한 우반구 전두엽 부분에서 관찰된 활성화는 억제관련 영역으로 짐작된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.183-189
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• 2002

본 논문에서는 명함 영상에서 e-mail 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 입력된 명함 영상으로부터 e-mail 주소의 특성 및 명함 영상 내에서의 텍스춰 특성을 분석하여 배경으로부터 텍스트 영역을 분할한다. 분할된 텍스트 영역으로부터 불필요한 정보들을 제거하고 e-mail 행으로 추정될 수 있는 몇 개의 후보 영역을 추출한다. 각 행에 대하여 연결화소들을 조사하여 개별 문자로 분리한 후, at-symbol(@)을 인식하여 e-mail 영역을 식별한다. 제안한 방식을 구현하여 여러 가지 폰트의 텍스트뿐만 아니라, 배경 영상, 캐리커쳐 등을 포함하고 있는 다양한 형태의 명함 영상에 대하여 적용하였으며, 98％ 이상의 성공률을 보여주고 있다.