• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.7-16
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• 2002

En this paper, we propose the algorithm that has analyzed the map Information automatically to extract the contour lines and numbers, symbols from the map image. After converting the input image to binary one, thinned image is obtained by thinning algorithm. The contour elements in the thinned image are classified and the classified elements are analyzed to automatically classify the numbers from symbols. Finally, the broken parts are restored by reconstruction algorithm. The performance of proposed algorithm is verified through the simulation. The proposed one has good performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.119-122
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• 2007

지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.1031-1036
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• 2000

지리정보시스템(Geographic Information System)분야에서 사회 기반 시설에 대한 요구가 증대되고, 시설물을 관리하기 위한 지리정보 데이터 베이스 구축이 필요하며, 데이터베이스 구축을 위해서는 지도 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 지도상의 숫자, 기호를 추출하고 효율적으로 분류하기 위해 불필요한 자료를 제거하고 필요한 정보를 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법과 필요한 정보만을 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법을 제안하고 결과를 비교하였다. 이렇게 추출한 정보가 의미를 갖는 단위(기호, 숫자)들로 분류되도록 라벨링 방법과 무게 중심을 이용한 물체 추출 방법을 적용하여 숫자 기호들을 자동으로 분류하였으며, 여러 지역의 지형도를 입력하여 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하였다.

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