• Title/Summary/Keyword: 텍스트 이미지

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AI Announcer : Information Transfer Software Using Artificial Intelligence Technology (AI 아나운서 : 인공지능 기술을 이용한 정보 전달 소프트웨어)

  • Kim, Hye-Won;Lee, Young-Eun;Lee, Hong-Chang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.937-940
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    • 2020
  • 본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

A Study on the Postmodern Identity in Madonna Costume -Focusing on the intertextuality- (마돈나 의상에 나타난 포스트모던 정체성없음)

  • 김주영;양숙희
    • Journal of the Korean Society of Costume
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    • v.51 no.8
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    • pp.123-139
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    • 2001
  • 본고는 공간, 시간, 계급, 종교 등 하위문화 텍스트의 병행인용 즉 상호텍스트성(intertextuality)을 통해, 20세기 대중 문화의 상징 마돈나 뮤직 비디오와 공연 등의 인체, 의상, 이미지 등에 나타난 포스트모던 정체성을 연구함으로써, 현대 미디어 문화를 관통하는 주체적 여성 정체성과 미적 주관성을 이해하고자한다. 첫째, 상호공간텍스트성 복식은 스패니쉬룩. 태국룩. 게이샤룩, 테크노펑크룩, 테크노 카우걸룩 등의 동서양의 지리적 소외감을 통해 비권위적 다양한 시선을 제시함으로써, 다국적 자본주의와 함께 확장된 미적 체험을 하게 한다.; 둘째, 상호시간텍스트성 복식은 중세 엠파이어 드레스, 18세기 로코코시대의 robe'a la francaise, 미래적 제 3의 종 룩 등 동시적 몽환적 이미지를 통해 유희적 유토피아를 지향하였다.; 셋째, 상호계급텍스트성 복식은 그라피티룩, 펑크룩, 키치룩, 먼로 룩, 보깅(voguing), 에비타 룩 등 상하류층, 하위문화, 빈부, 권력의 유무를 병행인용하여, 좋은/나쁜 취향, 창녀/성녀 이분법을 해체하고 반부르조아적 저항과 물질주의를 찬양하는 탈계급적, 양면적 정체성을 구축하였다. ; 넷째, 상호종교텍스트성 복식은 상징적 가부장인 카톨릭교 텍스트를 인용하여 펑키크리스찬 룩, 에로틱 크리스찬 룩 등의 선/악, 신성성/관능성, 미추, 정숙성/비정숙성의 이분법, 비장미를 해체함으로써 예술의 자율성, 무의식이 강조된 쾌락주의적, 반권위주의적 정체성을 주장한다. 섹슈얼리티에 있어, 시선, 권력, 쾌락의 주체가 됨으로써, 미적 범주에 있어 선악, 미추, 정숙성과 비정숙성의 이분법을 해체함으로써, 유동적 자아를 구성한 마돈나 의상의 포스트모던 정체성은 여성에게 확대된 가능성을 제공하며 내부로부터 해체된 열린 복식을 지향한다.

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Wine Label Recognition System using Image Similarity (이미지 유사도를 이용한 와인라벨 인식 시스템)

  • Jung, Jeong-Mun;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Soo-Hyung;Lee, Guee-Sang;Kim, Sun-Hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.11 no.5
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    • pp.125-137
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    • 2011
  • Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.

Combination of product image and text data" using EfficientNet model and transfer learning (EfficientNet 모델과 전이학습을 이용한 상품 이미지와 텍스트 데이터의 결합)

  • Soo-Bin IM;Bum-Yun Kim;Sun Jae KIM;Jeong-Woo HAN;Dong-Young Yoo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.334-335
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    • 2023
  • 본 논문에서는 이미지 데이터와 각종 텍스트 기반의 데이터를 적절히 결합하여 유용한 데이터를 만들어 내는 방법을 제안한다. 그 사례로 편의점 상품 이미지와 편의점 프로모션 데이터, 사용자 위치정보 데이터를 적절히 결합하여 사용자가 편의점 상품 전면 이미지를 제공했을 때, 해당 상품이 어떤 편의점 브랜드에서 어떤 프로모션을 진행하고 있는지, 그리고 현재 위치에서 가까운 점포가 어디인지를 사용자에게 제공하는 시스템을 구현한다. 이미지를 어떤 데이터와 결합하는지에 따라 다양한 요구사항에 대응할 수 있다.

Development of a Korean Font Classification System for Images Based on Syllable-Level Text Recognition (글자 단위 텍스트 인식 기반의 이미지 내 한글 글꼴 분류 시스템 개발)

  • Sara Yu;Kim Yoon-Ju;Song Ji-Hyo;Ki Yong Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.718-721
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    • 2023
  • 이미지 내 글꼴을 파악하는 것은 디자인 자료 제작, 저작권 확인 등 다양한 곳에서 중요한 문제이다. 하지만 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 식별하는 시스템은 아직 존재하지 않으며, 수동으로 한글 글꼴을 파악하는 것은 시간과 정확도 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 인식하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 두 가지 기법을 사용한다: (1) 한글의 기하학적인 특성을 활용하여 글자 단위로 텍스트를 인식하며, (2) 단어가 아닌 글자 단위로 글꼴을 분류하고 각 글자에 대한 글꼴 분류 결과를 종합하여 최종적인 글꼴 분류 결과를 얻는다. 10가지 한글 글꼴이 나타나는 직접 제작한 이미지를 사용하여 시스템의 성능을 평가한 결과 제안 방법은 비교 방법에 비해 더욱 정확히 한글 글꼴을 분류함을 확인하였다.

A User Sentiment Classification Using Instagram image and text Analysis (인스타그램 이미지와 텍스트 분석을 통한 사용자 감정 분류)

  • Hong, Taekeun;Kim, Jeongin;Shin, Juhyun
    • Smart Media Journal
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    • v.5 no.1
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    • pp.61-68
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    • 2016
  • According to increasing SNS users and developing smart devices like smart phone and tablet PC recently, many techniques to classify user emotions with social network information are researching briskly. The use emotion classification stands for distinguishing its emotion with text and images listed on his/her SNS. This paper suggests a method to classify user emotions through sampling a value of a representative figure on a trigonometrical function, a representative adjective on text, and a canny algorithm on images. The sampling representative adjective on text is selected as one of high frequency in the samplings and measured values of positive-negative by SentiWordNet. Figures sampled on images are selected as the representative in figures; triangle, quadrangle, and circle as well as classified user emotions by measuring pleasure-unpleased values as a type of figures and inclines. Finally, this is re-defined as x-y graph that represents pleasure-unpleased and positive-negative values with wheel of emotions by Plutchik. Also, we are anticipating for applying user-customized service through classifying user emotions on wheel of emotions by Plutchik that is redefined the representative adjectives and figures.

A Study on HTML Text Editor Development for Elementary School Students (초등학생을 위한 HTML 텍스트 에디터 개발 연구)

  • Lee, Eun-Young;Kim, Kap-Su
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2006.08a
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    • pp.257-262
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    • 2006
  • PISA의 연구 결과에 따르면 컴퓨터 활용 빈도나 ICT 활용 환경 등의 양적 활용 실태는 세계적인 수준이나 프로그램이나 소프트웨어 활동 등의 컴퓨터 질적 활용 정도는 제고될 필요성이 있는 것으로 나타났다. 이는 초등 컴퓨터 교육에도 시사하는 바가 크다. 하지만 인적 물적 여건 등으로 인해 프로그래밍 교육을 초등학교 현장에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 언어의 복잡성이 낮고 프로그래밍 단계와 과정이 간단한 HTML을 현장에 효과적으로 적용하기 위한 텍스트 에디터를 개발하고 개선점을 찾아보았다. 텍스트 에디터는 우선 태그를 직접 칠 필요가 없으며 학생들이 쉽게 학습할 수 있도록 도움말을 제시해 주었고 간단한 이미지 뷰어 기능을 통해 쉽게 이미지를 넣을 수 있도록 하였다. 개발된 텍스트 에디터의 효과를 설문지로 조사한 결과 쉽게 HTML 문서를 작성할 수 있어 학습에 도움이 된다는 점과 도움말을 제시한 부분은 긍정적으로 평가된 반면 보다 UI를 좀더 개선해야 한다는 결과가 나왔다.

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Variance Recovery in Text Detection using Color Variance Feature (색 분산 특징을 이용한 텍스트 추출에서의 손실된 분산 복원)

  • Choi, Yeong-Woo;Cho, Eun-Sook
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.10
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    • pp.73-82
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    • 2009
  • This paper proposes a variance recovery method for character strokes that can be missed in applying the previously proposed color variance approach in text detection of natural scene images. The previous method has a shortcoming of missing the color variance due to the fixed length of horizontal and vertical windows of variance detection when the character strokes are thick or long. Thus, this paper proposes a variance recovery method by using geometric information of bounding boxes of connected components and heuristic knowledge. We have tested the proposed method using various kinds of document-style and natural scene images such as billboards, signboards, etc captured by digital cameras and mobile-phone cameras. And we showed the improved text detection accuracy even in the images of containing large characters.

Text Region Detection using Adaptive Character-Edge Map From Natural Image (자연영상에서 적응적 문자-에지 맵을 이용한 텍스트 영역 검출)

  • Park, Jong-Cheon;Hwang, Dong-Guk;Jun, Byoung-Min
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.8 no.5
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    • pp.1135-1140
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    • 2007
  • This paper proposes an edge-based text region detection algorithm using the adaptive character-edge maps which are independent of the size of characters and the orientation of character string in natural images. First, labeled images are obtained from edge images and in order to search for characters, adaptive character-edge maps by way grammar are applied to labeled images. Next, selected label images are clustered as for distance of its neighbors. And then, text region candidates are obtained. Finally, text region candidates are verified by using the empirical rules and horizontal/vertical projection profiles based on the orientation of text region. As the results of experiments, a text region detection algorithm turned out to be robust in the matter of various character size, orientation, and the complexity of the background.

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