• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.553-555
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• 2000

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.10
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• pp.2823-2829
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• 1999

This paper is a study on the improvement of WPTA algorithm available for the recognition of various characters. WPTA algorithm can extract the skeleton of a character almost similar to the original pattern by using the connection value representing connectivity of each pixel. In this paper we show that the skeleton disappearance phenomena existing in WPTA and propose modified algorithm which can eliminate this phenomena.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.375-382
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• 2002

Handwritten character recognition is classified into on-line handwritten character recognition and off-line handwritten character recognition. On-line handwritten character recognition has made a remarkable outcome compared to off-line hacdwritten character recognition. This method can acquire the dynamic written information such as the writing order and the position of a stroke by means of pen-based electronic input device such as a tablet board. On the contrary, Any dynamic information can not be acquired in off-line handwritten character recognition since there are extreme overlapping between consonants and vowels, and heavily noisy images between strokes, which change the recognition performance with the result of the preprocessing. This paper proposes a method that effectively extracts the stroke including dynamic information of characters for off-line Korean handwritten character recognition. First of all, this method makes improvement and binarization of input handwritten character image as preprocessing procedure using watershed algorithm. The next procedure is extraction of skeleton by using the transformed Lu and Wang's thinning: algorithm, and segment pixel array is extracted by abstracting the feature point of the characters. Then, the vectorization is executed with a maximum permission error method. In the case that a few strokes are bound in a segment, a segment pixel array is divided with two or more segment vectors. In order to reconstruct the extracted segment vector with a complete stroke, the directional component of the vector is mortified by using right-hand writing coordinate system. With combination of segment vectors which are adjacent and can be combined, the reconstruction of complete stroke is made out which is suitable for character recognition. As experimentation, it is verified that the proposed method is suitable for handwritten Korean character recognition.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.457-460
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• 2000

본 연구는 HWT를 이용하여 인체상반신 영상에서 얼굴부위만을 분할하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경을 제거하기 위하여 인체 상반신영상을 2치화 영상으로 만들고, HWT를 적용하여 평균영상과 복원영상에서 고립점, 돌출부위, 경계중복점을 제거한 후 세선화과정을 통하여 경계검출을 수행한다. 다음으로 얼굴부위의 단순경계만을 갖는 마스크를 만들고, 원영상에 마스킹하여 효과적으로 얼굴부위만을 분할한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.37-40
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• 2012

본 논문에서는 지문 인식 시스템의 인식을 위한 등록점으로 융선의 단점과 분기점에 관하여 연구하였다. 원 지문 영상은 전처리 과정을 거치게 되면서 잘못된 특징점을 포함하게 되며 이는 지문 인식 시스템의 효율성을 감소시키는 원인이 될 수 있다. 이 논문에서는 세선화된 지문 영상으로부터 후보 특징점을 추출한 후 연결성 탐색 정보를 이용하여 의사 특징점을 제거할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.3
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• pp.55-60
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• 2001

In this paper a new algorithm is introduced to enhance the fingerprint image effectively using fuzzy logic. Our approach is not constrained to a particular image size and scale. It rather handle different conditions of noise and image scale. Ridges are thinned while the image is enhanced along the same orientation as the ridges. The problem of false minutia can be also resolved.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07g
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• pp.2231-2233
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• 1998

본 논문은 손등의 정맥패턴을 이용한 개인식별을 위해 개발된 3가지의 알고리즘에 관해 각각의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 세가지 방법은 각각 Unsharp Masking을 이용한 이치화 후 정맥과 손등 배경의 면적을 이용한 가중치를 적용한 원형정합 알고리즘[1]과 Kolmogorov Smirnov(KS) statistic[2]을 이용한 매칭 알고리즘을 개선한 방식, 그리고 정맥의 세선화 처리 후 분기점의 좌표, 정맥의 길이, 정맥 가지 사이의 분기각도 등의 특징벡터를 이용한 방법 등이다. 본 연구에서는 전처리 과정에 있어서, 원시영상의 혈관부위와 배경부위의 gray scale 분포가 겹친 상태에서 Unsharp Masking 필터링을 적용한 결과가 기타 다른 전처리 방식보다 우수하게 영상을 강화시킬 수 있음을 확인하였고, 가중치를 이용한 매칭방식이 다른 매칭방식보다 우수함을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.481-490
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• 2002

Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic information has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing for off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods that effectively extracts skeleton through conditional test mask considering routing time and quality of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.369-374
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.23-28
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• 2002

In this paper, we have proposed the hardware architecture which implements the algorithm for retaining the connectivity which prevents the disconnection in the gray-scale image thinning. To extract the skeleton from the image in a real time, it is necessary to examine the connectivity of the skeleton in a real time. The proposed architecture finds the connectivity number in the 4-clock period. The architecture consists of three blocks, PS(Parallel to Serial) Converter and Stare Generator and Ridge Checker. The PS Converter changes the 3$\times$3 gray level image to four sets of image pixels. The State Generator examines the connectivity of the central pixel by searching the data from the PS Converter. The Ridge Checker determines whether the central pixel is on the skeleton or not. The proposed architecture finds the connectivity of the central pixel in a 3$\times$3 gray level image in the 4-clocks. The total circuits are verified by the design tools and operate correctly.